本研究通过引入直接前馈机制和混合引导框架，以人物图像为重点，实现了保留主体身份的图像合成，旨在快速高效生成艺术肖像和身份融合图像，并在定性和定量评估中证明了方法在高保真度和效率方面的优越性。

Dec, 2023

在计算机视觉领域，生成逼真的说话脸部是一个有趣且长期存在的课题。尽管已经取得了显著的进展，但是生成具有个性化细节的高质量动态脸部仍然具有挑战性。本文提出了一种简单、通用且灵活的神经画廊生成框架 Myportrait，在单目视频中加入个性化先验和三维人脸形变空间的可变先验，在新的可控参数下生成个性化细节。我们的框架支持基于视频和基于音频的面部动画，给定单个人的单目视频。通过测试数据是否发送到训练中，我们的方法提供了实时在线版本和高质量离线版本。广泛的实验证明了我们方法在各个指标上优于最先进方法。代码将公开发布。

Dec, 2023

FlashFace 是一种实用工具，用户可以通过提供一张或几张参考人脸图片和一个文本提示，轻松地即时个性化自己的照片。该方法通过两个微妙的设计与现有的人脸个性化方法有所区别，具有更高保真度的身份保存和更好的指令跟随。实验证明了我们的方法在各种应用中的有效性，包括人体图像个性化、根据语言提示进行人脸替换、将虚拟角色变成真实人物等。

Mar, 2024

该论文提出了一种优化自由的面部识别编码器，以在条件面部图像中保留面部标识符，并提出了自我增强的可编辑性学习方法，从而在更快的速度下生成具有不同场景下的保留标识符的图像。

Jul, 2023

本文提出了一个基于 ID 保持的讲话头生成框架，改进了以往的方法，使用密集地标点实现精确的几何感知流场与自适应融合源身份，使用元学习方法实现快速个性化模型的快速适应，并且增加时空增强模块以提高细节和时序性，实验表明本文的方法在单次和个性化设置中均显著优于现有技术。

Dec, 2022

通过卷积神经网络，本篇论文提出了一个支持快速推理、快速部分模型更新、不配对图像集学习的模型来实现数字人脸编辑的目标。实验结果表明：该模型可以处理各种表情、装饰和化妆效果，快速生成高分辨率和高质量的数字人脸编辑图像。

Mar, 2018

我们介绍了基于 InstantID 的个性化图像合成方法，通过应用 IdentityNet 模型，使用单张面部图像实现各种风格的图像个性化，同时确保高保真度，并与 SD1.5 和 SDXL 等常用预训练文本到图像扩散模型无缝集成，具有卓越的性能和高效性，在重视身份保护的实际应用中极具益处。

Jan, 2024

PortraitBooth 是一种高效、鲁棒的个性化图像生成方法，使用人脸识别模型的主题嵌入来生成个性化图像，避免了费时的微调过程，保持了原始图像的身份，并通过情感感知的跨注意力控制实现了生成图像中多样的面部表情，支持基于文本的表情编辑。

Dec, 2023

本文提出了一种基于新开发的三维生成对抗网络（GANs）的画像图像动画的技术，该技术允许对图像主体的姿态进行明确控制，并展示了该方法在图像质量，身份保护和姿态转移等方面胜过先前的方法，同时支持属性修改。

Mar, 2022

提出了一种基于生成对抗网络 (GAN) 的框架，以在开放领域中保留身份的人脸合成中，区分脸部的身份和属性。它可以方便地重新组合不同身份和属性，以合成身份保持的面部。

Mar, 2018