Nov, 2023

GAN-Avatar: 可控个性化基于 GAN 的人头图像生成器

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TL;DR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。
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发现论文，激发创造
  • AniPortraitGAN：从 2D 图像集合生成可动态调整的 3D 肖像

    基于非结构化的 2D 图像集合，我们提出了一种可调节面部表情、头部姿势和肩膀运动的三维感知生成对抗网络，该网络能够生成多样且高质量的三维头像。

    Sep, 2023

  • GANHead：面向生成动画化神经头像模型的研究

    提出 GANHead 模型，利用精细控制和真实感渲染相结合的优点，通过三个网络在规范空间中表示粗略几何、细节和纹理，来生成完整、真实、可动的头部数字化 avatar，并通过 LBS 权重和 FLAME 参数的学习，来实现灵活地动画生成。该模型有效提升了头部数字化 avatar 生成和原始扫描拟合的性能。

    Apr, 2023

  • 可控肖像图像动画的 3D GAN 反向推导

    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

  • AniFaceGAN: 为视频头像生成可动画 3D 感知人脸图像

    本研究提出一种可动画的 3D 感知生成对抗网络用于多视角一致的人脸动画生成，通过将 3D 感知生成对抗网络的 3D 表示分解为模板场和形变场，并提出 3D 级模仿学习方案，帮助我们实现高质量的动画面部图像生成并具有较强的可视化 3D 一致性。

    Oct, 2022

  • 通用单次神经头像模拟

    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

  • One2Avatar: 少样本用户自适应的生成式隐式头像

    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

  • 动画艺术化头像：由单张图像生成可动画的三维艺术化头像

    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

  • 从单幅肖像生成可动画的 3D 卡通人脸

    本文提出了一种从单幅肖像图像生成动画化的 3D 卡通脸部的新框架，并针对传统模型建立漫画形象耗时且难以保持相似性的问题，提出了基于模板和形变转移的语义保留脸部绑定方法及实时动画演示。

    Jul, 2023

  • AvatarGen：可动漫人类角色的三维生成模型

    本文提出 AvatarGen 方法，是第一种通过仅使用 2D 图像训练，能够生成高保真度外观和可控几何形状的、解耦式的可控人体动画的方法。

    Nov, 2022

  • 基于视频的神经头像动画

    使用视频驱动的动画模型，通过 LSTM 神经网络将人对应的表情特征转化为个性化的人物动画参数，从而实现了从视频输入中实现独立于个体的动画。

    Mar, 2024