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。

本文介绍了一种名为IMavatar的新方法，通过单目视频生成高质量的隐式三维头像。该方法结合几何先验和神经辐射场，实现用户控制的面部表情和头部姿态，具有更好的细节和渲染效果，且在头像重建和动画方面优于现有技术，具备良好的泛化能力。

本文介绍了一种新型视频生成模型，利用自监督学习和三维人脸标志点，实现头部姿态和表情的自由控制。该模型通过音频信号生成高保真的面部表情和动作，实验结果显示其在音视频同步和质量上优于现有技术。

本文提出了一种从野外拍摄的单目 RGB 视频学习高质量的隐式三维头像的方法，通过参数化人脸模型驱动头像实现用户控制的面部表情和头部姿态，并使用几何先验和 3DMM 的动态跟踪结合神经辐射场实现细粒度控制和光线真实感。实验结果表明，该方法能够重建高质量的头像，并具有更准确的表情依赖细节，更好地推广到训练之外的表情和数量上优秀的渲染效果。

CoDyNeRF是一个能够在现实世界采集条件下创建完全可控的3D肖像的系统。该方法只需要使用手机拍摄的短视频进行训练，能够在具有明确头部姿态和表情控制以及逼真光照效果的肖像场景中实现自由视图合成。

本文提出了一种通过单目三维人脸重建的数据增强来扩展头部姿态和注视范围的方法，以解决当前模型在处理大角度重定向时的限制。同时，提出了一个能够在训练合成数据的情况下提供更好图像质量和未知对象身份保留的框架。实验证明，该方法在保持高图像质量的同时，显著提高了重定向角度精度，特别是在大角度重定向时。

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