大家好，歡迎來到我們的星球知識小卡片專欄，本期給大家分享換臉?biāo)惴ê腿四橋?qū)動相關(guān)的資源。

作者&編輯 | 言有三

1?基于3D模型的換臉和人臉驅(qū)動

基于3D模型的換臉?biāo)惴ㄊ且活惙浅＝?jīng)典的思路，它首先對人臉進(jìn)行三維重建，然后進(jìn)行姿態(tài)對齊，紋理映射和融合改進(jìn)，能夠取得非常好的換臉效果，其中換臉?biāo)惴ㄒ浴癘n Face Segmentation, Face Swapping and Face Perception”為代表。而人臉驅(qū)動則以"Face2face"為代表。

2?基于風(fēng)格遷移模型的換臉

換臉?biāo)惴ūＡ袅吮粨Q臉的表情，姿態(tài)，形狀，同時使用了新臉的紋理，要實(shí)現(xiàn)的就是紋理的遷移，這可以使用已經(jīng)較為成熟的風(fēng)格遷移算法，以“Fast Face-swap”為代表。

3 基于生成模型的一對一換臉?biāo)惴?/strong>

換臉?biāo)惴梢钥醋魇且粋€人臉到人臉的圖像翻譯問題，所以VAE，GAN等生成模型可以被用于人臉特征編碼，其中最經(jīng)典和著名的算法就是Deepfake系列，這實(shí)際上是一系列開源項(xiàng)目。

4 任意人物換臉與驅(qū)動算法

Deepfake系列換臉需要收集雙方的大量數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，不能實(shí)現(xiàn)任意人物的換臉，因此研究任意人物的換臉和驅(qū)動是重要課題，典型的包括FSNet，First Order Motion。

5 其他

總的來說，人臉換臉有一些重要的研究方向，包括：

(1) 編解碼框架的改進(jìn)。

(2) 3D模型的運(yùn)用。

(3) 人臉監(jiān)督信息的使用。

(4) 遮擋區(qū)域的修復(fù)。

(5) 圖像融合的處理。

(6) 其他等等。?

以上內(nèi)容，如果你不想自己學(xué)習(xí)，可以去我們知識星球的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)1000變板塊—人臉與GAN閱讀。

以及《深度學(xué)習(xí)之人臉圖像算法：理論與實(shí)踐》視頻課程中找到換臉?biāo)惴ㄏ嚓P(guān)的視頻。

【視頻課】一課徹底掌握深度學(xué)習(xí)人臉圖像算法，長期更新

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