StyGazeTalk：学习 stylized gaze 与头部动力学的生成
图形学
2026-01-05 v2 计算机视觉与模式识别
摘要
Gaze 与头部运动在表达性 3D 媒体、人机交互和沉浸式通信中占据核心位置。现有工作常将面部组件建模为独立单元，缺乏生成个性化、style-aware gaze 行为的机制。我们提出 StyGazeTalk，一种多模态框架，用于合成带可控 style 的同步 gaze-head 动力学。为支持高保真训练，我们构建 HAGE 数据集，包含眼动数据、音频、头部姿态和 3D 面部参数。实验表明，我们的方法产生具有时序一致性和 style 一致性的 gaze-head 动作，增强了 3D 人脸生成的真实感。
关键词
引用
@article{arxiv.2509.17168,
title = {StyGazeTalk: Learning Stylized Generation of Gaze and Head Dynamics},
author = {Chengwei Shi and Chong Cao},
journal= {arXiv preprint arXiv:2509.17168},
year = {2026}
}
备注
arXiv submission