融合面部深度感知的音频驱动人脸重现方法
Audio Driven Face Reenactment Method Integrating Facial Deep-perception作者机构：南京理工大学网络空间安全学院南京210094
出 版 物：《指挥与控制学报》 (Journal of Command and Control)
年 卷 期：2024年第10卷第3期
页 面：365-371页
核心收录：
学科分类：08[工学] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）]
基 金：国家重点研发计划(2021YFF0602104-2)资助
主 题：人脸伪造 人脸重现 深度估计 多模态驱动 生成对抗网络
摘 要：人脸重现是一项条件面部生成任务,现有的基于音频驱动的人脸重现方法难以生成完整且高质量的人脸。针对这一问题,提出一种融合面部深度信息的音频驱动下的人脸重现方法。该方法采用了轻量级的模型框架以降低模型尺寸和提高运行速度。实验在AnnVI数据集上与3种最新的音频驱动人脸重现方法进行了比较。结果表明,所提出的融合面部深度感知的人脸重现方法,极大地提高了音频驱动下生成人脸图像的质量。
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