本文提供一种基于学习的方法来从单个肖像图像中恢复人头的 3D 几何形状，并且使用参数化 3D 人脸模型来表示头部几何形状以及其他头部区域的深度图，同时使用双目立体匹配方法从具有野外人脸的图像中学习头发和耳朵的几何信息，最后，评估和对比结果表明该方法可以产生高保真的 3D 头部几何形态和头部姿态操作结果。

Apr, 2020

我们提供了第一个 3D 感知的全头像肖像生成器，它从包含多种摄像参数和身体姿势的高质量单视角真实肖像数据集学习一个规范化的 3D 化身分布，并利用我们的规范化生成器产生符合数据集身体姿态分布的变形结果来生成自各个摄像角度（360°）具有完整 3D 几何的视一致逼真肖像图像。

Jul, 2023

使用神经渲染基于文本到 3D 肖像生成的新方法，通过集合几何外观先验，实现了对之前的问题 - 几何困境、过度饱和和过度平滑 - 的克服，展示了生成与文本一致的逼真高质量 3D 肖像的新框架 Portrait3D。

Apr, 2024

Real3D-Potrait 是一种框架，通过使用大型图像到平面模型和高效的运动适配器，从而改进了一次性 3D 重建的能力，实现了精确的运动条件动画，并利用头 - 躯干 - 背景超分辨率模型生成具有自然躯干运动和可切换背景的逼真视频，同时支持一次性以音频驱动的说话脸生成。与以前的方法相比，广泛的实验证明 Real3D-Portrait 对于未见过的身份具有很好的泛化能力，并生成更逼真的说话肖像视频。

Jan, 2024

我们提出了 ID-to-3D，这是一种方法，可以通过从一个随意拍摄的野外图像中生成具有解耦表情的身份和文本引导的 3D 人头。我们的方法基于组合性，并使用特定任务的 2D 扩散模型作为优化的先验知识。我们的结果实现了前所未有的一致性身份和高质量纹理和几何生成，可以用于游戏和远程呈现。

May, 2024

提出了一种利用文本提示来指定风格的快速 3D 肖像合成框架，该方法借助生成先验来构建少量样本，采用目标样式替换预训练 3D 生成器的三层平面生成器，从而实现了高质量和一致性风格合成。

Jun, 2023

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

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

PV3D 提出了第一种生成性框架，它可以合成多视角一致的肖像视频，通过添加多个运动层构建运动生成器来引入运动动态，并提出了简单而有效的摄像机条件策略，能够支持许多下游应用，如动画静态肖像和视角一致的视频运动编辑。

Dec, 2022

本研究提出了名为 HeadSculpt 的通用粗到细流程，用于从文本提示中生成和编辑三维头像，实现了更高的保真度和编辑能力。

Jun, 2023