LiveNeRF：通过神经辐射场集成实现实时人脸替换
计算机视觉与模式识别
2025-11-12 v1
摘要
人脸替换技术为娱乐、教育和通信应用（包括配音、虚拟头像和跨文化内容适应）带来了显著的进步。我们的 LiveNeRF 框架通过实现实时性能（33 FPS）并提供卓越的视觉质量，解决了现有方法的关键局限性，使其能够在直播、视频会议和交互式媒体中实际部署。该技术尤其有利于内容创作者、教育者以及来自不同语言背景的观众，提供无障碍的头像通信方式。尽管我们认识到在未经授权的情况下创建深度伪造的潜在滥用风险，但我们主张通过用户同意验证和与检测系统集成来负责任地部署技术，以确保对社会的积极影响并最大程度地降低风险。
引用
@article{arxiv.2511.07552,
title = {LiveNeRF: Efficient Face Replacement Through Neural Radiance Fields Integration},
author = {Tung Vu and Hai Nguyen and Cong Tran},
journal= {arXiv preprint arXiv:2511.07552},
year = {2025}
}