本文介绍了基于深度学习的人脸和头部姿态再现技术，如head2headFS、FaR-GAN和Face2Face。这些方法能够通过源人脸信息生成高质量的目标人脸表情，具备实时性和高效性，适用于图片处理和电影制作，显著提升合成效果和用户体验。

本文介绍了一种新型的自我监督混合模型（DAE-GAN），结合了形变自编码器和条件生成的最新进展。该模型能够在大量未标记视频的情况下自然地再现人脸，并在 VoxCeleb1 和 RaFD 数据集上取得了优秀的实验结果。