数字说话人脸生成技术综述

Abstract

在现代计算机视觉和自然语言处理的交叉领域，数字说话人脸生成技术已经成为一个越来越重要的研究主题。数字说话人脸生成技术专注于依据预定的文本或音频序列生成逼真的人脸图像。近年来，深度学习方法，如卷积神经网络、生成对抗性网络以及神经渲染场在此领域已经表现出了显著的应用价值。这些方法不仅引起了学术界的广泛关注，而且在工业界得以实际应用，用于解决图像处理和计算机视觉方面的具体问题。尽管已经取得了一定的进展，实际应用这些方法仍然面临诸多挑战。综合分析和评估深度学习方法在数字说话人脸生成方面的具体实现，以识别现存方法的优缺点，探讨尚待解决的普遍问题，并突出仍需进一步研究的开放性问题。此外，从统计学角度列出了目前可用的数据集，并对其进行评估和比较，以便研究人员能更容易地选择满足他们需求的数据集。

Keywords

• 数字说话人脸生成
• 虚拟人
• 语音驱动