ViCoFace: Learning Disentangled Latent Motion Representations for Visual-Consistent Face Reenactment
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Unsupervised face reenactment aims to animate a source image to imitate the motions of a target image while retaining the source portrait’s attributes like facial geometry, identity, hair texture, and background. While prior methods can extract the motion from the target image via compact representations (e.g., keypoints or latent motion bases [ 50 ]), they are not robust in predicting motions that are disentangled with portrait attributes, thus failing to preserve portrait attributes in the cross-subject reenactment. In this work, we propose an effective and cost-efficient face reenactment approach to address this issue. Our approach is highlighted by two major strengths. First, based on the theory of latent motion bases, we disentangle the full-head motion into two parts: the transferable motion and preservable motion and then compose the full motion representation using latent motions from the source image and the target image. Second, to optimize and learn disentangled motions, we introduce an efficient training framework, which features two training strategies: (1) a mixture training strategy that encompasses self-reenactment training and cross-subject training for better motion disentanglement and (2) a multi-path training strategy that improves the visual consistency of portrait attributes. Extensive experiments on widely used benchmarks demonstrate that our method exhibits a remarkable generalization ability compared to state-of-the-art baselines. Project and demos are available at https://junleen.github.io/projects/vicoface .
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle