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本文介绍了2024年CVPR会议上关于AIGC的先进技术，重点关注3D重建和talking-head生成。包括点基头部avatar、神经脸部渲染、细节精确的面部重建，以及保留身份的对话头像生成和多模态情绪驱动的高保真面部动画。这些研究展示了如何通过解纠缠、几何建模、预训练编码和数据增强等方法实现真实感的3D人脸合成。
完全外行，不建议参考
一、3D重建
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PointAvatar: Deformable Point-based Head Avatars from Videos
对原始颜色进行解纠缠，得到固有反射和相关阴影。
基于可变形点云对表情、颜色、位置等信息进行建模。
总结：可以看作是对局部像素的分解与扩展。
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NeuFace: Realistic 3D Neural Face Rendering from Multi-view Images
通过神经渲染技术获得底层的几何表示。
基于几何、物理、光照进行建模。
总结：对全局结构的关注和扩展。
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A Hierarchical Representation Network for Accurate and Detailed Face Reconstruction from In-The-Wild Images
二、talking-head
- MetaPortrait: Identity-Preserving Talking
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