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FSRT：基于分解外貌、头部姿势和面部表情特征的人脸再现的面部场景表示变换器
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
该文章介绍了一种基于Transformer编码器的方法，用于实现人脸再现任务。该方法能够将视频中的头部运动和面部表情转移到源图像的外观上，适用于不同的人。作者通过自监督学习源人物的潜在表示，将外观、头部角度和面部表情分解，实现跨再现。该方法能够自然地扩展到多个源图像，并适应个人特定的面部动态。作者还提出了数据增强和正则化方案，防止过拟合并提高学习表示的泛化能力。实验结果表明，该方法在运动传输质量和时间一致性方面具有卓越性能。
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关键要点
- 文章介绍了一种基于Transformer编码器的人脸再现方法。
- 该方法能够将视频中的头部运动和面部表情转移到源图像的外观上，适用于不同的人。
- 作者通过自监督学习源人物的潜在表示，实现外观、头部角度和面部表情的分解。
- 该方法能够自然扩展到多个源图像，并适应个人特定的面部动态。
- 提出了数据增强和正则化方案，以防止过拟合并提高学习表示的泛化能力。
- 实验结果表明，该方法在运动传输质量和时间一致性方面具有卓越性能。
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