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人类面部重演方法综述

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随着计算机视觉领域图像生成研究的发展,面部重演引起广泛关注,这项技术旨在根据源人脸图像的身份以及驱动信息提供的嘴型、表情和姿态等信息合成新的说话人图像或视频.面部重演具有十分广泛的应用,例如虚拟主播生成、线上授课、游戏形象定制、配音视频中的口型配准以及视频会议压缩等,该项技术发展时间较短,但是涌现了大量研究.然而目前国内外几乎没有重点关注面部重演的综述,面部重演的研究概述只是在深度伪造检测综述中以深度伪造的内容出现.鉴于此,本文对面部重演领域的发展进行梳理和总结.本文从面部重演模型人手,对面部重演存在的问题、模型的分类以及驱动人脸特征表达进行阐述,列举并介绍了训练面部重演模型常用的数据集及评估模型的评价指标,对面部重演近年研究工作进行归纳、分析与比较,最后对面部重演的演化趋势、当前挑战、未来发展方向、危害及应对策略进行了总结和展望.
Critical review of human face reenactment methods

刘锦、陈鹏、王茜、付晓蒙、戴娇、韩冀中

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中国科学院信息工程研究所,北京 100093

中国科学院大学网络空间安全学院,北京 100049

人工智能(AI) 计算机视觉 深度学习 生成对抗网络(GAN) 深度伪造 面部重演

科技创新2030新一代人工智能重大项目国家自然科学基金

2020AAA014000061702502

2022

中国图象图形学报
中国科学院遥感应用研究所,中国图象图形学学会 ,北京应用物理与计算数学研究所

中国图象图形学报

CSTPCDCSCD北大核心
影响因子：1.111
ISSN：1006-8961
年,卷(期)：2022.27(9)
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