【论文标题】Fast Bi-layer Neural Synthesis of One-Shot Realistic Head Avatars 【作者团队】Egor Zakharov • Aleksei Ivakhnenko • Aliaksandra Shysheya • Victor Lempitsky 【发表时间】2020/09/06 【论文链接】https://arxiv.org/pdf/2008.10174v1.pdf 【论文代码】https://github.com/saic-violet/bilayer-model 【推荐理由】本文提出了一个基于双层结构的网络，能够根据单张人脸输出动作、姿态、表情转化后的高质量人脸图像。发表于ECCV 2020。 人脸动作控制一直是CV应用领域的一个问题，之前的方法通常需要多张样本图片进行Few-Shot推导，生成的合成人脸质量清晰度也较差。为解决这些问题，本文提出了一个基于神经网络的人脸渲染框架，能够从一张照片中创建不同姿态和表情的人脸。本文将人脸的特征分解为两层来进行建模。第一层是由一个小神经网络合成的姿态相关的粗糙图像，主要包含低频信息。第二层包含独立于姿势的纹理图像，主要是高频细节，接下来经过映射添加到前面提到的低频图像中，以保证合成人脸的清晰度和细节质量。本文提出的方法在视觉质量和速度方面相对之前的方法有显著提高，能够在移动端进行部署。

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