1 基于3D模型的換臉
基于3D模型的換臉?biāo)惴ㄊ且活惙浅＝?jīng)典的思路，它首先對(duì)人臉進(jìn)行三維重建，然后進(jìn)行姿態(tài)對(duì)齊，紋理映射和融合改進(jìn)，能夠取得非常好的換臉效果，以“On Face Segmentation, Face Swapping and Face Perception”為代表。
2 基于風(fēng)格遷移模型的換臉
換臉?biāo)惴ūＡ袅吮粨Q臉的表情，姿態(tài)，形狀，同時(shí)使用了新臉的紋理，要實(shí)現(xiàn)的就是紋理的遷移，這可以使用已經(jīng)較為成熟的風(fēng)格遷移算法，以“Fast Face-swap”為代表。
3 基于生成模型的換臉?biāo)惴?/strong>
換臉?biāo)惴梢钥醋魇且粋€(gè)人臉到人臉的圖像翻譯問題，所以VAE，GAN等生成模型可以被用于人臉特征編碼，其中最經(jīng)典和著名的算法就Deepfake。
4 3D模型和GAN模型的融合
要想實(shí)現(xiàn)在各種姿態(tài)下魯棒的換臉，3D模型和生成模型必須強(qiáng)強(qiáng)聯(lián)合。
5 其他
總的來說，人臉換臉有一些重要的研究方向，包括：
(1) 編解碼框架的改進(jìn)。
(2) 監(jiān)督信息的使用。
(3) 3D模型的運(yùn)用。
(4) 圖像融合的處理。
(5) 其他等等。
以上內(nèi)容，如果你不想自己學(xué)習(xí)，可以去我們知識(shí)星球的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)1000變板塊—GAN與人臉板塊閱讀。
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