Jul, 2023

通过个性化生成器进行面部再现

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TL;DR本文提出利用个性化生成器进行面部复原的新方法，通过采用个性化的生成器，我们可以拍摄一个短且多样化的自我扫描视频以训练我们的生成器，并结合精心设计的潜在优化来确保图像保持身份，并展示我们的方法在面部复原方面具有最先进的性能，同时可以进行语义编辑和风格化处理。
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发现论文，激发创造
  • 超级再现：通过联合学习优化和重定位面部实现一次性再现

    使用预训练的 StyleGAN2 生成器，结合超网络技术，我们的神经脸部再现方法 HyperReenact 在一次性条件下，实现了逼真的说话头部图像的生成，消除了外部编辑方法通常产生的伪影，并具有出色的鲁棒性，甚至在极端头部姿势变化下也表现出卓越的性能。

    Jul, 2023

  • 自动人脸重现

    提出了一种基于图像的面部再现系统，其可用于将源视频用户的面孔替换为现有目标视频中演员的面孔，并保留原始目标性能，系统具有全自动化和不需要源表情数据库的特点，使用了图像检索和面部转移以产生令人信服的效果。

    Feb, 2016

  • 通过自监督分离身份和姿势实现逼真的人脸复原

    本文提出了一种新型的自我监督混合模型（DAE-GAN），它结合了两个形变自编码器及条件生成的最新进展，用于学习如何在大量未标记视频的情况下自然地再现人脸，并且在 VoxCeleb1 和 RaFD 数据集上得到了优秀的实验结果，表明了重新表演图像的优异品质和在不同身份之间转移面部动作的灵活性。

    Mar, 2020

  • ReenactGAN: 基于边缘传递学习复制面部表情

    提出了一种名为 ReenactGAN 的基于学习的框架，可从单眼视频输入转移人脸运动和表情到目标人物。此方法将源脸映射到边界潜空间，使用变形器进行调整，最终生成重现的目标面孔，这一过程可以在实时（30 FPS 的 GTX 1080 GPU 上）中执行。

    Jul, 2018

  • 通过在 GAN 的潜空间中寻找方向实现一次性神经人脸再现

    本论文提出了一种神经面部 / 头部再现的框架，其目标是将目标面部的 3D 头部方向和表情转移到源面部。我们采用了不同的方法，通过使用（精调）预训练的生成对抗网络，绕过了学习嵌入网络以实现身份和头部姿态 / 表情分离的困难任务，以提高生成图像的质量。我们的方法通过将真实图像嵌入生成对抗网络的潜在空间，成功实现了对真实世界面部的再现。

    Feb, 2024

  • FaR-GAN 用于一次性人脸再现

    本文提出了一种只需要输入一个源标识符和目标表情，便可生成一定质量的表情图片的一次性脸部再现模型，FaR-GAN，适用于图片处理和电影制作。将此方法应用于 VoxCeleb1 数据集并与其他方法进行比较取得更好的效果。

    May, 2020

  • Head2HeadFS：基于视频的头部逆向再现，低样本学习

    提出了一种新颖的轻松适应管道 head2headFS，可以将源人的表情和整个头部姿势高质量地转移到目标人，使用源的密集 3D 面部形状信息来调节目标人的合成，fine-tuning 自适应多人数据集训练的通用生成器为个人特定的生成器，具有 few-shot learning 功能。

    Mar, 2021

  • 一拍即合人脸再现

    该研究提出了一种基于一次学习的人脸复现系统，通过将目标人脸外观和源脸形状投影到潜在空间中，并学习一个共享解码器来使这两个潜在空间相关联，从而实现有效建模。该方法在 Mustache 和 Hair 区域照片合成的质量上比传统方法有很大提高，并且仅用一张目标图像训练便能实现与多张目标图像训练同样令人满意的结果.

    Aug, 2019

  • FACEGAN：面部属性可控再现的 GAN

    本文介绍了一种基于动作单元控制的人脸重现 GAN（FACEGAN）算法，以解决在人脸动作重现过程中面部结构和身份信息的泄漏问题，并实验证明该算法相对于现有方法效果更好。

    Nov, 2020

  • 深度视频肖像

    该研究提出了一种新方法，可以通过输入视频实现人像视频的逼真的重新动画制作，在此过程中将源演员的全面影响转移到目标演员的画像上。

    May, 2018