기술나눔

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전반적인 프레임워크. 비디오 프레임을 직접 생성하는 대신 오디오 및 기타 신호에 따라 전반적인 얼굴 역학 및 머리 움직임이 잠재 공간에서 생성됩니다. 이러한 모션 잠재 인코딩이 주어지면 비디오 프레임은 입력 이미지에서 추출된 신원 특징과 입력 모양으로도 받아들이는 얼굴 디코더를 통해 생성됩니다.

얼굴 잠재 공간이 구성되고 얼굴 인코더와 디코더가 훈련됩니다.

우리는 실제 얼굴 비디오를 기반으로 표현적이고 분리 가능한 기능을 갖춘 얼굴 잠재 학습 프레임워크를 설계하고 훈련합니다. 그런 다음 모션 분포를 모델링하고 테스트 시 오디오 및 기타 조건을 기반으로 모션의 잠재 인코딩을 생성하는 확산 변환기를 훈련합니다.