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ICCV2023 | MCNET 隐式身份表示条件记忆补偿网络用于talking head video generation
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https://www.youtube.com/watch?v=ZLe8mTPnDGw https://arxiv.org/abs/2307.09906 https://github.com/harlanhong/ICCV2023-MCNET 会说话的头部视频生成旨在使用从目标驱动视频中导出的运动信息,以动态姿势和表情在静态图像中制作人脸动画,同时保持源图像中人的身份。 然而,驱动视频中戏剧性且复杂的运动会导致模糊生成,因为静态源图像无法为遮挡区域或微妙的表情变化提供足够的外观信息,从而产生严重的伪影并显着降低生成质量。 为了解决这个问题,我们建议学习一个全局面部表示空间,并设计一种新颖的隐式身份表示条件记忆补偿网络,称为 MCNet,用于高保真头部说话。
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