本文提出了一个结合了低分辨率可编辑性和高质量的生成模型，是 3D-semantics-aware 方法的新途径，在视图一致、语义分离的面部图像方面具有状态 - of-the-art 的性能、忠实度和效率。

May, 2022

本文提出了一种基于神经渲染和基于 3D 面部表情建模的方法，支持语义视频操作，可以通过改变和控制面部表情实现交互式操作，实现了有希望的逼真效果，并且引入了用户友好的交互 AI 工具，可以处理关于特定部分的输入视频中期望的表情操作的可读的语义标签，并合成逼真的操作视频。

Nov, 2021

本研究提出通过 StyleGAN 生成器的潜在空间编辑面部属性，通过训练专门的潜在空间转换网络并在损失函数中添加显式的分离和身份保存项来控制和保护身份，并介绍了一个将面部编辑推广到视频的流程。在真实图像和视频方面表现出出色的性能。

Jun, 2021

通过利用基本的二维图像文本到图像扩散模型，我们提出了一种新颖的统一编辑框架，结合了单一图像注入自注意力的编辑和共享注意力的视频编辑的优势，通过共享自注意力特征在参考和连续图像采样过程中，设计了一种采样方法，以在保持语义一致性的同时实现连续图像的编辑。实验结果表明，我们的方法能够在多种模态包括 3D 场景、视频和全景图像中进行编辑。

May, 2024

本文提出了一种基于扩散自编码器的全新的人脸视频编辑框架，该框架能够成功地从给定的视频中提取分解特征 - 首次作为人脸视频编辑模型 - 并且允许我们通过简单地操纵时间不变的特征来实现视频编辑，以解决在编辑帧之间的时间一致性等问题。该模型还具有重建和编辑能力，能够处理野外人脸视频中的极端情况，例如遮挡的人脸。

Dec, 2022

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

提出了一种新颖的无需重新训练模型的 3D 场景编辑技术 Free-Editor，采用单视图编辑方案以避免多视角风格不一致问题，并使用 Edit Transformer 实现视图内一致性和视图间风格迁移，实现了快速且多样化的编辑能力。

Dec, 2023

我们提出了一种新的数据高效的基于体素的自监督学习方法，克服了以往方法的局限性，该方法通过预训练克服了通过将事件序列转换为 2D 图像以利用预训练图像模型，或直接使用成对图像数据进行知识蒸馏以增强事件流学习的方法所带来的对时间信息的牺牲。我们的自监督学习方法不依赖于成对的 RGB 图像，且能够在多个尺度上同时探索空间和时间线索，展现出卓越的泛化性能，在各种任务中显著改善参数更少、计算成本更低。

Mar, 2024

本文提出了一种基于对生成对抗网络的理解和神经网络学习低频功能的能力，使用 StyleGAN 对视频中的面部进行语义编辑，提高了当前最先进技术水平，实现了有意义的面部操作，保持了更高程度的时间连贯性，并可应用于高质量的 Talking Head 视频中。

Jan, 2022

本文旨在学习说话者身份的表示，利用自我监督学习目标，在视频中通过面部和音频之间的自然跨模态同步来实现。通过构建一个共享低级特征且提供自然机制来明确区分语言内容和说话者身份的双流架构，从而在大规模的 “野外” 对话者数据集上进行训练，并展示了其对于标准说话者识别性能的良好效果。

Feb, 2020