任务无关的时序一致人脸视频编辑
计算机视觉与模式识别
2020-07-06 v1
摘要
近期研究见证了人脸图像编辑任务的进展。然而，对于视频编辑，以往方法要么简单地逐帧应用变换，要么以拼接或迭代方式利用多帧，导致明显的视觉闪烁。此外，这些方法局限于一次处理一种特定任务，无任何可扩展性。本文中，我们提出一种任务无关的时序一致人脸视频编辑框架。基于 3D 重建模型，我们的框架旨在以更统一和解耦的方式处理若干编辑任务。核心设计包括一个动态训练样本选择机制以及一种新颖的 3D 时序损失约束，其充分利用图像与视频数据集并强制时序一致性。与最先进人脸图像编辑方法相比，我们的框架生成的视频人像更具照片真实感且时序更平滑。
引用
@article{arxiv.2007.01466,
title = {Task-agnostic Temporally Consistent Facial Video Editing},
author = {Meng Cao and Haozhi Huang and Hao Wang and Xuan Wang and Li Shen and Sheng Wang and Linchao Bao and Zhifeng Li and Jiebo Luo},
journal= {arXiv preprint arXiv:2007.01466},
year = {2020}
}