GaussianSwap：基于3D高斯泼溅的可动画视频换脸
计算机视觉与模式识别
2026-01-12 v1
摘要
我们提出GaussianSwap，一种新颖的视频换脸框架，它从目标视频构建基于3D高斯泼溅（3D Gaussian Splatting）的面部化身，同时将源图像的身份信息迁移至该化身。传统视频换脸框架仅限于生成基于像素格式的面部表示，生成的换脸结果仅为一组无结构的像素，不具备动画或交互操控能力。我们的工作实现了从传统基于像素的视频生成到创建具有换脸效果的高保真化身的范式转变。该框架首先预处理目标视频以提取FLAME参数、相机位姿和分割掩码，然后将3D高斯泼溅绑定到跨帧的FLAME模型上，实现动态面部控制。为确保身份一致性，我们提出了一种复合身份嵌入，由三个最先进的人脸识别模型构建，用于化身微调。最后，我们将换脸后的化身渲染到背景帧上，获得换脸视频。实验结果表明，GaussianSwap在身份保持、视觉清晰度和时序一致性方面均表现优越，同时实现了此前无法达成的交互式应用。
引用
@article{arxiv.2601.05511,
title = {GaussianSwap: Animatable Video Face Swapping with 3D Gaussian Splatting},
author = {Xuan Cheng and Jiahao Rao and Chengyang Li and Wenhao Wang and Weilin Chen and Lvqing Yang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2601.05511},
year = {2026}
}