本文提出了一种可控制特定人脸的姿态和表情的神经网络模型，可以使用另一个面部或模态（如音频）进行控制，以实现轻量、复杂的视频和图像编辑，并且可以通过其他模态的驱动生成过程，而无需对网络进行进一步的训练。

Jul, 2018

提出了一种名为MaskGAN的新框架，采用语义化掩模作为中间表示，实现多样化和交互式面部操纵，该框架在两个具有挑战性的任务上进行了综合评估：属性传输和样式复制，在实验证明了优于其他最先进的方法。

Jul, 2019

本文介绍了一种名为InterFaceGAN的框架，通过解析状态最先进的GAN模型学习的分离面部表示，并研究在潜在空间中编码的面部语义属性特性，可以实现面部属性的真实操作而不必重新训练模型，并且可以更准确地控制特征操作。

May, 2020

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

通过自我监督学习实现数据增强，使用样本高保真度模型Fine-tuning编码器来提高人脸识别精度，在众多实验中经过对未标记数据集的预训练验证，得出这一自我监督策略在有限的标记数据训练数据上最为有效，对定制人脸识别任务以及面临隐私问题时可以行之有效。

Oct, 2022

本研究利用具有解离表示的 StyleGAN 模型，提出了一种在特征空间中搜索对抗潜在编码的框架，可通过文本提示或参考图像来引导搜索，并采用基于元学习的优化策略，在保持不被人类发现的同时成功欺骗法医人脸识别器的同时，成功生成了以指定属性集为真实的对抗伪造面部。

Jun, 2023

我们提出了一种面部姿态感知和风格转换（Face-PAST）网络，它在生成高质量的风格化图像的同时保留面部细节和结构。通过使用预训练的风格生成网络和残留调制块而非变换编码块，以及利用门控映射单元和面部结构、身份和分割损失来保留面部结构和细节，我们的网络能够用非常有限的数据进行训练。我们的训练过程采用课程学习策略来在生成空间中进行高效灵活的风格混合。通过广泛的实验证明了我们的Face-PAST方法相较于现有最先进的方法的优越性。

Jul, 2023

通过将TypeIVBasicCard-B（T-基本卡-B）上的TypeI基本卡-B（T-基本卡-B）与TypeI机读卡-B（T-机读卡-B）及TypeI机读卡基础数据-B（T-基础数据机读卡-B）结合设置在TypeIV-B（T-基本卡-B）上，可按材料基础建立既定基本卡-B（T-既定基本卡-B）；通过在TypeIV-B（T-基本卡-B）上设置TypeII证件單位-B（T-证件單位-B）及TypeIII办事处-B（T-办事处-B），可在已有证件基本卡-B（T-证件基本卡-B）填写办证所需信息后，通过已有证件基本卡-B（T-办证所需信息B）向申请人提出开户要求，并通过设置T-证件基本卡-B展示及更新申请人概述-B（T-展示及更新申请人概述-B）的一系列选定项(B)，实现无法更新已有证件文件申请人开户要求。

Sep, 2023

该论文提出了一种创新的方法，可以实现面部卡通化，同时保留原始身份并适应各种姿势。与以前依赖条件生成对抗网络 (conditional-GANs) 的方法不同，我们的方法利用了 StyleGAN 的表达潜在空间。我们通过引入一个编码器来从图像中捕捉姿势和身份信息，并生成对应的 StyleGAN 潜在空间中的嵌入。然后，通过一个预训练的生成器将这个嵌入传递，从而得到所需的卡通化输出。与许多其他基于 StyleGAN 的方法需要一个专门调整的、经过精细调整的 StyleGAN 模型不同，我们的方法通过利用已经训练好的 StyleGAN 来产生逼真的面部图像。我们通过广泛的实验表明，当目标是卡通化时，我们的编码器能够适应 StyleGAN 的输出并更好地保留身份信息。

Sep, 2023

利用扩展的StyleGAN嵌入空间和文本到图像扩散模型进行高保真度的身份保护和语义编辑，成功地生成个性化文本到图像输出。

Nov, 2023