该论文提出了一个名为 Audio-Lip Memory 的技术，使用存储在音频特征中的唇部运动信息来帮助生成与音频最匹配的嘴形，从而使得面部运动与音频之间出现了更加精细的时序一致性，实现了更高质量的谈话面部生成。

Nov, 2022

论文旨在综合具有可控面部动作的谈话面孔。通过建立规范空间和多模态运动空间，提出正交性约束来分离身份和运动，从而实现生成外观自然、具有完全可控面部属性和准确的唇部同步的谈话面孔。实验证明，我们的方法在视觉质量和唇同步得分方面均取得了最先进的结果。这是第一个开发出在生成的视频中准确地展示包括唇部，头部姿势和眼动等所有目标面部运动的谈话面孔生成框架，没有超越 RGB 视频与音频的任何附加监督。

Apr, 2023

利用给定的音频和参考帧生成口型同步、逼真的人脸视频是一项重要任务，其中的关键挑战涉及生成图像的整体视觉质量以及嘴部的音频 - 视频同步。本文首先指出了最近几种音频驱动人脸生成方法中同步方法存在的问题，包括从参考图像到生成图像的唇部和姿势信息的意外流动以及模型训练的不稳定性。随后我们提出了几种技术来解决这些问题：第一，通过无声的唇部参考图像生成器防止唇部信息从参考图像泄露到生成图像；第二，使用自适应三元损失解决姿势信息泄露问题；最后，我们提出了一个稳定的同步损失表达式，解决了训练不稳定性问题，并进一步减轻了唇部信息泄露问题。通过结合这些改进，我们在 LRS2 和 LRW 的音频 - 视觉同步和视觉质量方面表现出最先进的性能。我们还通过各种消融实验证实了我们的设计，确认了各个改进措施的独立贡献以及它们的互补效果。

Jul, 2023

提出了一个名为 VividTalk 的两阶段通用框架，用于生成具有高视觉质量的语音驱动的说话人视频，并在唇语同步、丰富的面部表情、高视觉质量等方面超越了以往的最先进作品。

Dec, 2023

该研究旨在通过学习分解的音频 - 视觉表示来实现任意主题的对话面生成，并证明所学习的音频 - 视觉表示对于自动读唇和音频 - 视频检索任务非常有用。

Jul, 2018

提出一种基于条件对抗生成的视频网络，该网络将音频输入作为条件并考虑面部图像在不同视频帧之间的时间依赖性，从而实现唇部和面部平稳过度，最终通过音频片段提取的音素分布信息，开发出一种样本选择方法，可以在不降低生成视频质量的情况下有效减小训练数据集的规模。

Apr, 2018

我们提出了一种通过语音生成唇部运动和生成视觉外观来编辑说话视频的方法，通过将唇部运动和视觉外观分离并分别生成，使用语音到运动扩散模型和运动条件下的外观生成模型。通过使用标记点来表示运动并采用基于标记点的身份损失，我们可以保留个人身份信息，并通过使用独立编码器对唇部、非唇部外观和运动进行编码，并通过学习融合模块将它们整合以捕捉运动无关的视觉细节。实验证明，我们的方法在唇部同步和视觉细节保持方面对未知的、甚至是不相关的人具有很好的泛化能力。

Jun, 2024

VideoReTalking 提供一种新的编辑现实中的人物对话视频的系统来生成高质量的、与输入音频同步的视频，其中包括三个连续的步骤：生成具有规范表情的面部视频、音频驱动的口型同步和面部增强。该系统可以处理所有三个步骤，且不需要任何用户干预，适用于任何人物并可以在大规模数据集上获得最高的潜在精度和视觉质量。

Nov, 2022

通过引入自我监督的跨模态网络系统，学习了三维说话脸部的 SelfTalk 框架构建了一个由三个模块组成的网络系统，以提高口型生成的精度和准确性。

Jun, 2023

该论文提出了一个新颖的通用音频驱动框架 RealTalk，包括音频到表情转换和表情到人脸渲染两个组成部分，通过跨模态注意力对丰富的面部先验信息进行对齐，以实现高精确度的唇语同步和实时生成高质量的面部图像。该方法在公共数据集上进行的实验结果表明，它在唇语同步和生成质量方面具有明显的优势，并且具有高效且需要较少计算资源的特点，非常适合实际应用。

Jun, 2024