Emo-Avatar: 通过纹理渲染实现高效的单目视频风格化头像

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艺术视频肖像生成是计算机图形学和视觉领域中一个重要且受追捧的任务。针对现有方法所面临的大样本数据集、定制过程繁琐和图像质量下降等挑战，我们提出了一种名为 Emo-Avatar 的高效单调视频风格化头像生成方法，利用延迟神经渲染技术增强 StyleGAN 生成动态的可驾驶肖像视频的能力。该方法通过两阶段的延迟神经渲染流程，结合 PIT 初始化和拉普拉斯金字塔纹理采样等技术，实现了对风格化肖像视频的快速生成和编辑，具有比现有方法更高的训练效率、渲染质量和可编辑性。

Emo-Avatar是一种高效的视频风格化头像生成方法，利用延迟神经渲染技术增强了生成动态肖像视频的能力。该方法通过两阶段的延迟神经渲染流程，结合其他技术，实现了对风格化肖像视频的快速生成和编辑，具有高训练效率、渲染质量和可编辑性。