首个 3D 人像视频生成模型来了：仅必需 1 张 2D 人像，眨眼、口型都能改变

个法理的比如说容器监督网路的深造，其之中图片比如说容器会区块两帧的单反相机视点以及一段时间间隙去判断转化结果的理其所。

分析其他部门用到 FVD 来审计转化图片的总质量。此外，为了审计多视点的某种程度以及 3D 几何构造的总质量，分析其他部门将 3D GAN 临时工之中类似于的口碑衡量 (转化花瓶的 ID 某种程度、Chamfer 距离、多视点的轻投影测量误差) 推展到图片特殊任务之中。

分析其他部门首可先有别于历年来的 3D 图片转化临时工 3DVidGen 作为终端。此外，分析其他部门还基于 SOTA 的单帧 3D GAN (EG3D 和 StyleNerf) 和 2D 图片转化假设借助于了三个终端假设。在 3 个官方数据资料集 (VoxCeleb, CelebV-HQ, TalkingHead-1KH) 上的科学研究得出，PV3D 在转化图片的多样性，3D 几何的总质量，以及多视点某种程度上均超越终端假设。

分析其他部门对 PV3D 的各部分内部设计透过了增温科学研究，例如：民族运一气文档的区块和注入的位置，民族运一气文档的断开作法，单反相机视点的谐波意图，以及图片比如说容器的内部设计。

目前，该博士论文已被 ICLR 2023 转交。

创作者团队由国际部 Show Lab 和个位跳一气都是由。

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本文来自微信香港市民号：相对论性位 （ID：QbitAI），创作者：注目前沿新技术

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