在本文中，我们解决了神经面部重演的问题，鉴于一对源和目标面部图像，我们需要通过将目标的姿势（定义为头部姿势及其面部表情定义）通过同时保留源的身份特征（例如面部形状，发型等），即使在源头和目标面属于不同身份的挑战性情况下也是如此。在此过程中，我们解决了最先进作品的一些局限在推理期间标记的数据以及c）它们不保留大型头部姿势变化中的身份。更具体地说，我们提出了一个框架，该框架使用未配对的随机生成的面部图像学会通过合并最近引入的样式空间$ \ Mathcal $ \ Mathcal {S} $ of Stylegan2的姿势，以将面部的身份特征从其姿势中解脱出来表现出显着的分解特性。通过利用这一点，我们学会使用3D模型的监督成功地混合了一对源和目标样式代码。随后用于重新制定的最终潜在代码由仅与源的面部姿势相对应的潜在单位和仅与源身份相对应的单位组成，从而显着改善了与最近的状态性能相比的重新制定性能。艺术方法。与艺术的状态相比，我们定量和定性地表明，即使在极端的姿势变化下，提出的方法也会产生更高的质量结果。最后，我们通过首先将它们嵌入预告片发电机的潜在空间来报告实际图像。我们在：https：//github.com/stelabou/stylemask上公开提供代码和预估计的模型

与传统的头像创建管道相反，这是一个昂贵的过程，现代生成方法直接从照片中学习数据分布，而艺术的状态现在可以产生高度的照片现实图像。尽管大量作品试图扩展无条件的生成模型并达到一定程度的可控性，但要确保多视图一致性，尤其是在大型姿势中，仍然具有挑战性。在这项工作中，我们提出了一个3D肖像生成网络，该网络可产生3D一致的肖像，同时根据有关姿势，身份，表达和照明的语义参数可控。生成网络使用神经场景表示在3D中建模肖像，其生成以支持明确控制的参数面模型为指导。尽管可以通过将图像与部分不同的属性进行对比，但可以进一步增强潜在的分离，但在非面积区域（例如，在动画表达式）时，仍然存在明显的不一致。我们通过提出一种体积混合策略来解决此问题，在该策略中，我们通过将动态和静态辐射场融合在一起，形成一个复合输出，并从共同学习的语义场中分割了两个部分。我们的方法在广泛的实验中优于先前的艺术，在自由视点中观看时，在自然照明中产生了逼真的肖像。所提出的方法还证明了真实图像以及室外卡通面孔的概括能力，在实际应用中显示出巨大的希望。其他视频结果和代码将在项目网页上提供。

由于其语义上的理解和用户友好的可控性，通过三维引导，通过三维引导的面部图像操纵已广泛应用于各种交互式场景。然而，现有的基于3D形式模型的操作方法不可直接适用于域名面，例如非黑色素化绘画，卡通肖像，甚至是动物，主要是由于构建每个模型的强大困难具体面部域。为了克服这一挑战，据我们所知，我们建议使用人为3DMM操纵任意域名的第一种方法。这是通过两个主要步骤实现的：1）从3DMM参数解开映射到潜在的STYLEGO2的潜在空间嵌入，可确保每个语义属性的解除响应和精确的控制; 2）通过实施一致的潜空间嵌入，桥接域差异并使人类3DMM适用于域外面的人类3DMM。实验和比较展示了我们高质量的语义操作方法在各种面部域中的优越性，所有主要3D面部属性可控姿势，表达，形状，反照镜和照明。此外，我们开发了直观的编辑界面，以支持用户友好的控制和即时反馈。我们的项目页面是https://cassiepython.github.io/cddfm3d/index.html

由于发型的复杂性和美味，编辑发型是独一无二的，而且具有挑战性。尽管最近的方法显着改善了头发的细节，但是当源图像的姿势与目标头发图像的姿势大不相同时，这些模型通常会产生不良的输出，从而限制了其真实世界的应用。发型是一种姿势不变的发型转移模型，可以减轻这种限制，但在保留精致的头发质地方面仍然表现出不令人满意的质量。为了解决这些局限性，我们提出了配备潜在优化和新呈现的局部匹配损失的高性能姿势不变的发型转移模型。在stylegan2潜在空间中，我们首先探索目标头发的姿势对准的潜在代码，并根据本地风格匹配保留了详细纹理。然后，我们的模型对源的遮挡构成了对齐的目标头发的遮挡，并将两个图像混合在一起以产生最终输出。实验结果表明，我们的模型在在较大的姿势差异和保留局部发型纹理下转移发型方面具有优势。

现在，使用最近的生成对抗网络（GAN）可以使用高现实主义的不受约束图像产生。但是，用给定的一组属性生成图像非常具有挑战性。最近的方法使用基于样式的GAN模型来执行图像编辑，通过利用发电机层中存在的语义层次结构。我们提出了一些基于潜在的属性操纵和编辑（火焰），这是一个简单而有效的框架，可通过潜在空间操纵执行高度控制的图像编辑。具体而言，我们估计了控制生成图像中语义属性的潜在空间（预训练样式的）中的线性方向。与以前的方法相反，这些方法依赖于大规模属性标记的数据集或属性分类器，而火焰则使用一些策划的图像对的最小监督来估算删除的编辑指示。火焰可以在保留身份的同时，在各种图像集上同时进行高精度和顺序编辑。此外，我们提出了一项新颖的属性样式操纵任务，以生成各种样式的眼镜和头发等属性。我们首先编码相同身份的一组合成图像，但在潜在空间中具有不同的属性样式，以估计属性样式歧管。从该歧管中采样新的潜在将导致生成图像中的新属性样式。我们提出了一种新颖的抽样方法，以从歧管中采样潜在的样品，使我们能够生成各种属性样式，而不是训练集中存在的样式。火焰可以以分离的方式生成多种属性样式。我们通过广泛的定性和定量比较来说明火焰与先前的图像编辑方法相对于先前的图像编辑方法的卓越性能。火焰在多个数据集（例如汽车和教堂）上也很好地概括了。

Recent 3D-aware GANs rely on volumetric rendering techniques to disentangle the pose and appearance of objects, de facto generating entire 3D volumes rather than single-view 2D images from a latent code. Complex image editing tasks can be performed in standard 2D-based GANs (e.g., StyleGAN models) as manipulation of latent dimensions. However, to the best of our knowledge, similar properties have only been partially explored for 3D-aware GAN models. This work aims to fill this gap by showing the limitations of existing methods and proposing LatentSwap3D, a model-agnostic approach designed to enable attribute editing in the latent space of pre-trained 3D-aware GANs. We first identify the most relevant dimensions in the latent space of the model controlling the targeted attribute by relying on the feature importance ranking of a random forest classifier. Then, to apply the transformation, we swap the top-K most relevant latent dimensions of the image being edited with an image exhibiting the desired attribute. Despite its simplicity, LatentSwap3D provides remarkable semantic edits in a disentangled manner and outperforms alternative approaches both qualitatively and quantitatively. We demonstrate our semantic edit approach on various 3D-aware generative models such as pi-GAN, GIRAFFE, StyleSDF, MVCGAN, EG3D and VolumeGAN, and on diverse datasets, such as FFHQ, AFHQ, Cats, MetFaces, and CompCars. The project page can be found: \url{https://enisimsar.github.io/latentswap3d/}.

尽管最近通过生成对抗网络（GAN）操纵面部属性最近取得了非常成功的成功，但在明确控制姿势，表达，照明等特征的明确控制方面仍然存在一些挑战。最近的方法通过结合2D生成模型来实现对2D图像的明确控制和3dmm。但是，由于3DMM缺乏现实主义和纹理重建的清晰度，因此合成图像与3DMM的渲染图像之间存在域间隙。由于渲染的3DMM图像仅包含面部区域，因此直接计算这两个域之间的损失是不理想的，因此训练有素的模型将是偏差的。在这项研究中，我们建议通过控制3DMM的参数来明确编辑验证样式的潜在空间。为了解决域间隙问题，我们提出了一个名为“地图和编辑”的新网络，以及一种简单但有效的属性编辑方法，以避免渲染和合成图像之间的直接损失计算。此外，由于我们的模型可以准确地生成多视图的面部图像，而身份保持不变。作为副产品，结合可见性掩模，我们提出的模型还可以生成质地丰富和高分辨率的紫外面部纹理。我们的模型依赖于验证的样式，并且提出的模型以自我监督的方式进行了训练，而无需任何手动注释或数据集训练。

在本文中，我们调查了一项开放的研究任务，该任务是从单个2D GAN产生人体面部且没有3D监督的3D卡通面部形状，在那里我们还可以操纵3D形状的面部表情。为此，我们发现了Stylegan潜在空间的语义含义，因此我们能够通过控制潜在代码来产生各种表达式，姿势和照明的面部图像。具体而言，我们首先对卡通数据集中预验证的Stylegan脸部模型进行了修复。通过将相同的潜在代码喂入面部和卡通生成模型，我们的目标是实现从2D人脸图像到卡通风格的化身的翻译。然后，我们发现了甘恩潜在空间的语义方向，以试图在保留原始身份的同时改变面部表情。由于我们没有任何针对卡通脸的3D注释，因此我们操纵潜在代码以生成具有不同姿势和照明的图像，以便我们可以重建3D卡通脸部形状。我们在定性和定量上验证了方法在三个卡通数据集上的疗效。

鉴于其广泛的应用，已经对人面部交换的任务进行了许多尝试。尽管现有的方法主要依赖于乏味的网络和损失设计，但它们仍然在源和目标面之间的信息平衡中挣扎，并倾向于产生可见的人工制品。在这项工作中，我们引入了一个名为StylesWap的简洁有效的框架。我们的核心想法是利用基于样式的生成器来增强高保真性和稳健的面部交换，因此可以采用发电机的优势来优化身份相似性。我们仅通过最小的修改来确定，StyleGAN2体系结构可以成功地处理来自源和目标的所需信息。此外，受到TORGB层的启发，进一步设计了交换驱动的面具分支以改善信息的融合。此外，可以采用stylegan倒置的优势。特别是，提出了交换引导的ID反转策略来优化身份相似性。广泛的实验验证了我们的框架会产生高质量的面部交换结果，从而超过了最先进的方法，既有定性和定量。

生成对抗性网络（GANS）的最新进展导致了面部图像合成的显着成果。虽然使用基于样式的GAN的方法可以产生尖锐的照片拟真的面部图像，但是通常难以以有意义和解开的方式控制所产生的面的特性。之前的方法旨在在先前培训的GaN的潜在空间内实现此类语义控制和解剖。相比之下，我们提出了一个框架，即明确地提出了诸如3D形状，反玻璃，姿势和照明的面部的身体属性，从而通过设计提供解剖。我们的方法，大多数GaN，与非线性3D可变模型的物理解剖和灵活性集成了基于风格的GAN的表现力和质感，我们与最先进的2D头发操纵网络相结合。大多数GaN通过完全解散的3D控制来实现肖像图像的照片拟理性操纵，从而实现了光线，面部表情和姿势变化的极端操作，直到完整的档案视图。

多年来，2d Gans在影像肖像的一代中取得了巨大的成功。但是，他们在生成过程中缺乏3D理解，因此他们遇到了多视图不一致问题。为了减轻这个问题，已经提出了许多3D感知的甘斯，并显示出显着的结果，但是3D GAN在编辑语义属性方面努力。 3D GAN的可控性和解释性并未得到太多探索。在这项工作中，我们提出了两种解决方案，以克服2D GAN和3D感知gan的这些弱点。我们首先介绍了一种新颖的3D感知gan，Surf-Gan，它能够在训练过程中发现语义属性，并以无监督的方式控制它们。之后，我们将先验的Surf-GAN注入stylegan，以获得高保真3D控制的发电机。与允许隐姿姿势控制的现有基于潜在的方法不同，所提出的3D控制样式gan可实现明确的姿势控制对肖像生成的控制。这种蒸馏允许3D控制与许多基于样式的技术（例如，反转和风格化）之间的直接兼容性，并且在计算资源方面也带来了优势。我们的代码可从https://github.com/jgkwak95/surf-gan获得。

基于生成神经辐射场（GNERF）基于生成神经辐射场（GNERF）的3D感知gan已达到令人印象深刻的高质量图像产生，同时保持了强3D一致性。最显着的成就是在面部生成领域中取得的。但是，这些模型中的大多数都集中在提高视图一致性上，但忽略了分离的方面，因此这些模型无法提供高质量的语义/属性控制对生成。为此，我们引入了一个有条件的GNERF模型，该模型使用特定属性标签作为输入，以提高3D感知生成模型的控制能力和解散能力。我们利用预先训练的3D感知模型作为基础，并集成了双分支属性编辑模块（DAEM），该模块（DAEM）利用属性标签来提供对生成的控制。此外，我们提出了一个Triot（作为INIT的训练，并针对调整进行优化），以优化潜在矢量以进一步提高属性编辑的精度。广泛使用的FFHQ上的广泛实验表明，我们的模型在保留非目标区域的同时产生具有更好视图一致性的高质量编辑。该代码可在https://github.com/zhangqianhui/tt-gnerf上找到。

由于生成对抗网络（GAN）的突破，3D可控制的肖像合成已大大提高。但是，用精确的3D控制操纵现有的面部图像仍然具有挑战性。虽然连接gan倒置和3D感知，但噪声到图像是一种直接的解决方案，但它效率低下，可能导致编辑质量明显下降。为了填补这一空白，我们提出了3D-FM GAN，这是一个专门为3D可控制的面部操作设计的新型有条件GAN框架，并且在端到端学习阶段后不需要任何调整。通过小心地编码输入面图像和3D编辑的基于物理的渲染，我们的图像生成器提供了高质量，具有身份的3D控制面部操纵。为了有效地学习这种新颖的框架，我们制定了两种基本的训练策略和一种新颖的乘法共同调制体系结构，可在天真的方案上显着改善。通过广泛的评估，我们表明我们的方法在各种任务上的表现优于先前的艺术，具有更好的编辑性，更强的身份保存和更高的照片真实性。此外，我们在大型姿势编辑和室外图像上展示了设计更好的概括性。

反转生成对抗网络（GAN）可以使用预训练的发电机来促进广泛的图像编辑任务。现有方法通常采用gan的潜在空间作为反转空间，但观察到空间细节的恢复不足。在这项工作中，我们建议涉及发电机的填充空间，以通过空间信息补充潜在空间。具体来说，我们替换具有某些实例感知系数的卷积层中使用的恒定填充（例如，通常为零）。通过这种方式，可以适当地适当地适应了预训练模型中假定的归纳偏差以适合每个单独的图像。通过学习精心设计的编码器，我们设法在定性和定量上提高了反演质量，超过了现有的替代方案。然后，我们证明了这样的空间扩展几乎不会影响天然甘纳的歧管，因此我们仍然可以重复使用甘斯（Gans）对各种下游应用学到的先验知识。除了在先前的艺术中探讨的编辑任务外，我们的方法还可以进行更灵活的图像操纵，例如对面部轮廓和面部细节的单独控制，并启用一种新颖的编辑方式，用户可以高效地自定义自己的操作。

最近，由于高质量的发电和解除戒开的潜在空间，Stylegan已经启用了各种图像操纵和编辑任务。但是，通常需要额外的架构或特定于特定的培训范式来实现不同的任务。在这项工作中，我们深入了解样式甘蓝的空间属性。我们展示使用普雷雷达的样式总是以及一些操作，没有任何额外的架构，我们可以相当于各种任务的最先进的方法执行，包括图像混合，全景生成，从单个图像，可控的生成本地多模式图像到图像转换和属性传输。所提出的方法简单，有效，有效，适用于任何现有的预制样式模型。

我们提出了自由式 - 人体神经通话的头部合成系统。我们表明，具有稀疏3D面部标志的建模面孔足以实现最先进的生成性能，而无需依赖诸如3D可变形模型之类的强统计学先验。除了3D姿势和面部表情外，我们的方法还能够将目光从驾驶演员转移到源身份。我们的完整管道由三个组件组成：一个规范的3D密钥估计器，可回归3D姿势和与表达相关的变形，凝视估计网络和建立在Headgan架构上的生成器。我们进一步实验发电机的扩展，以使用注意机制可容纳几次学习，以防万一可用多个源图像。与最新的重演和运动转移模型相比，我们的系统实现了更高的照片真实性与优越的身份保护，同时提供明确的注视控制。

Our goal with this survey is to provide an overview of the state of the art deep learning technologies for face generation and editing. We will cover popular latest architectures and discuss key ideas that make them work, such as inversion, latent representation, loss functions, training procedures, editing methods, and cross domain style transfer. We particularly focus on GAN-based architectures that have culminated in the StyleGAN approaches, which allow generation of high-quality face images and offer rich interfaces for controllable semantics editing and preserving photo quality. We aim to provide an entry point into the field for readers that have basic knowledge about the field of deep learning and are looking for an accessible introduction and overview.

Privacy of machine learning models is one of the remaining challenges that hinder the broad adoption of Artificial Intelligent (AI). This paper considers this problem in the context of image datasets containing faces. Anonymization of such datasets is becoming increasingly important due to their central role in the training of autonomous cars, for example, and the vast amount of data generated by surveillance systems. While most prior work de-identifies facial images by modifying identity features in pixel space, we instead project the image onto the latent space of a Generative Adversarial Network (GAN) model, find the features that provide the biggest identity disentanglement, and then manipulate these features in latent space, pixel space, or both. The main contribution of the paper is the design of a feature-preserving anonymization framework, StyleID, which protects the individuals' identity, while preserving as many characteristics of the original faces in the image dataset as possible. As part of the contribution, we present a novel disentanglement metric, three complementing disentanglement methods, and new insights into identity disentanglement. StyleID provides tunable privacy, has low computational complexity, and is shown to outperform current state-of-the-art solutions.

在计算机视觉和图形社区中，长期以来，现实的生成面部视频综合一直是追求。但是，现有的视频生成方法倾向于产生具有漂移的面部身份和不自然运动的低质量框架。为了应对这些挑战，我们提出了一个名为stylefacev的原则框架，该框架生产具有生动动作的高保真身份的面部视频。我们的核心洞察力是分解外观并构成信息，并在StyleGan3的潜在空间中重新组装它们，以产生稳定而动态的结果。具体而言，stylegan3为高保真的面部图像生成提供了强大的先验，但潜在空间本质上是纠缠的。通过仔细检查其潜在特性，我们提出了分解和重组设计，从而可以使面部外观和运动的结合结合在一起。此外，依赖时间依赖的模型是建立在分解的潜在特征的基础上的，并示例了能够生成现实且具有时间连贯的面部视频的合理运动序列。特别是，我们的管道对静态图像和高质量视频数据的联合培训策略进行了培训，该策略具有更高的数据效率。广泛的实验表明，我们的框架可以在定性和定量上实现最先进的视频生成。值得注意的是，即使没有高分辨率培训视频，StyleFacev也能够生成现实$ 1024 \ times1024 $面对视频。