Portrait4D：利用合成数据学习单样本四维头部化身合成

现有的单样本四维头部合成方法通常借助3DMM重建从单目视频中学习，然而后者同样具有挑战性，限制了它们实现合理的四维头部合成。我们提出一种通过大规模合成数据学习单样本四维头部合成的方法。关键在于首先通过对抗学习从单目图像学习一个分块的4D生成模型，以合成具有多样身份和完整动作的多视角图像作为训练数据；然后利用基于Transformer的可驱动三平面重建器，使用合成数据学习四维头部重建。我们采用一种新颖的学习策略，通过解耦3D重建与重演的学习过程，增强对真实图像的泛化能力。实验证明了我们相对于现有方法的优越性。