A Comprehensive Taxonomy and Analysis of Talking Head Synthesis: Techniques for Portrait Generation, Driving Mechanisms, and Editing

最近，一种名为Talking head synthesis的先进方法，可以从静态图像中生成面部视频，并根据特定内容进行驱动，已在虚拟现实、增强现实和游戏制作领域引起了广泛关注。最近，引入了新的模型，如Transformer和Diffusion model，取得了重大突破。当前的方法不仅可以生成新内容，还可以编辑生成的材料。本文系统地回顾了这项技术，将其分为三个关键领域：肖像生成、驱动机制和编辑技术。我们总结了里程碑式的研究，并在每个领域内对其创新和缺陷进行了批判性分析。此外，我们组织了大量数据集，并根据各种评估指标对当前方法进行了全面的性能分析，旨在为未来的研究提供清晰的框架和强大的数据支持。最后，我们探讨了Talking head synthesis的应用场景，用具体案例进行了说明，并检查了潜在的未来方向。

本论文旨在系统地回顾谈话头部合成技术的发展，将其分为三个关键领域，并提供了广泛的数据集和性能分析，以为未来的研究提供清晰的框架和强大的数据支持。

本文提出了一种先进的方法，可以通过特定内容驱动静止图像生成肖像视频，包括了生成、驱动机制和编辑技术三个关键领域。

本文系统地回顾了谈话头部合成技术的发展，对各个领域的里程碑式研究进行了总结和分析，并提供了广泛的数据集和性能分析。此外，本文探讨了谈话头部合成的应用场景，并且列举了具体案例，最后展望了未来的研究方向。

最近在这个领域中，还有一些相关的研究，如“Generative Adversarial Networks for Photorealistic Face Synthesis”，“Few-shot Adversarial Learning of Realistic Neural Talking Head Models”，“Neural Voice Puppetry: Audio-driven Facial Reenactment”，等等。