本研究提出WEM-GAN方法，解决人脸表情操控中面部特征细节丧失的问题。通过结合小波变换与U-net自编码器，提升了细节保存，并利用高频成分鉴别器和对抗损失提高生成图像质量。实验结果表明，该方法在AffectNet数据集上优于以往方法。

本文提出了一种新的姿态估计方法，通过使用高频成分的位置编码来解决几何表示模糊的问题，并引入了一种多参考点迭代细化策略来解决细化方法中的局部最小值问题。实验证明该方法在准确估计对象姿态方面优于现有方法。