该研究提出了一种通过对单视角幅面图像进行重建和动画化的三维头像，通过三个三角面分别捕捉源图像的粗略三维几何，详细外观以及目标图像的表情实现，再通过超分辨率模块的渲染进行填充并通过单向传递网络的高效性进行动画。实验表明，该方法在重建和动画方面优于当前最先进的基线方法，并且对新的验证数据集有很好的泛化能力。

Jun, 2023

Real3D-Potrait 是一种框架，通过使用大型图像到平面模型和高效的运动适配器，从而改进了一次性 3D 重建的能力，实现了精确的运动条件动画，并利用头 - 躯干 - 背景超分辨率模型生成具有自然躯干运动和可切换背景的逼真视频，同时支持一次性以音频驱动的说话脸生成。与以前的方法相比，广泛的实验证明 Real3D-Portrait 对于未见过的身份具有很好的泛化能力，并生成更逼真的说话肖像视频。

Jan, 2024

通过一张单一的图像生成具有可控面部表情、头部姿态和肩膀运动的可动画 3D 感知艺术化人物形象，并进行实时动态演示。

Mar, 2024

我们提出了一种从只有一个肖像作为参考的照片逼真数字化头像的合成方法。该方法使用驱动关键点特征合成粗糙的说话头视频。使用粗糙视频，该方法使用变形神经辐射场合成粗糙的说话头头像。通过渲染粗糙头像的图像，该方法使用盲目人脸修复模型更新低质量图像。通过更新后的图像，我们重新训练以获得更高质量的头像。经过几轮迭代，我们的方法可以合成逼真的可动画的 3D 神经头像。我们的方法通过在各种主题上进行定量和定性研究超越了最先进的方法。

Jul, 2023

我们提出了一种从图像中学习具有人物特定的可动画化角色模型的方法，旨在解决面部表情追踪失败的问题，并实现高保真度的图像合成。

Nov, 2023

通过组合三维头部重建、神经场和表面渲染技术，本研究提出了一种新的方法（InstantAvatar），可以在几秒钟内从少量图像（甚至只有一张）中恢复出完整的头部化身，并实现了 100 倍的重建速度提升。

Aug, 2023

CVTHead 使用点集神经渲染从单个参考图像生成可控神经头部化身，实现了实时动画中多变和逼真的渲染。

Nov, 2023

本文提出了一种一次性 3D 感知肖像动画方法 Export3D，通过介绍一个三平面生成器，将 3DMM 的表情参数转换成源图像的三平面，并通过可区分体素渲染将三平面解码为不同视角的图像，从而实现对给定肖像图像的面部表情和相机视角的控制。与现有的肖像动画方法不同的是，我们提出了一种对无外貌的表情参数进行对比预训练的框架，消除了在跨身份表情转换时不希望出现的外貌交换。广泛实验证明，我们的预训练框架能够学习隐藏在 3DMM 中的无外貌表情表示，我们的模型能够以跨身份的方式生成具有 3D 感知的表情可控肖像图像，而不会发生外貌交换。

Mar, 2024

利用神经渲染基础系统从单张照片创建头像，将外貌分解为两个图层，第一层是由小型神经网络合成的姿态相关的粗略图像，第二层由姿态无关的纹理图像定义，通过在线形变和添加到粗略图像上，以确保高分辨率综合头部视图的有效性和速度。实验显示了和先前神经头像模型相比具有显著的推理加速和视觉质量，同时还在智能手机上实现了实时功能。

Aug, 2020

使用少量图像创建高质量的个性化头像，通过学习生成模型和 3DMM 锚定的神经辐射场骨干构建先验，实现基于少量输入图像的自动解码，优化 3DMM 拟合和相机校准以改进少样本自适应，开创了创建更高效个性化头像的道路，超越现有最先进的方法。

Feb, 2024