- 这篇文章就简单记录一下
概览
这个是方法概览， 输入是视频和音频， 输出是配音之后的视频， 有些像Wav2lip， 语音提取用了deepspeech，框架分为两个部分， 一个是generalized， 一个是specialized， 通用的网络会从音频学到一个所有人共享的audio expression speech， 然后会把得到的audio expression 转变为3D face model 需要的参数。
方法
- 这里很有意思的一点是我以为这个是可以对所有人生效的， 但是这个更像是一个先train后才能用的网络， 只是train的要求没有很多的数据。
- 因为每个人说话的风格不一样， 所以建立了针对每个目标序列计算的person-specific expression spaces， 为了确保多个人之间的通用性，作者创建了 a latent audio-expression space，该空间由所有人共享。从这个 audio-expression space，可以映射到person specific expression space，从而实现重演。
- 上面的怎么理解呢。 我想的就是说这个其实像个分类器， 你映射到一个音频表情的空间， 然后网络选好要映射到目标的哪个人上， 这样得到的3d model 参数就不会说不能用了
Audio2ExpressionNet
这个分为两个小网络，一个是单帧的一个注意连续， 这里注意1维卷积的应用， 看起来还是挺有用的， 比如一个输入维度是 (batch， seq， input_dim), pytorch的参数有方向k， 还有输出的维度， 这个变换的是input_dim, seq的维度由k决定， 输入前要变换seq和input_dim的位置， 输出就变成（seq， change_seq, change_dim）
Person-specific Expressions
一个通用的网络怎么变为特定的3D model 呢？ 这里需要learn 一个person-specific audio-expression blend shape basis， 把它约束在统计人脸模型的通用blend shape basis上（也就是说通过通用模型可以得到expression的一些东西， 这个部分是通用的，然后就是从这个expression映射到person的参数， 这里提到一个人的audio-expression blendshapes是其他基础blendshape的线性组合， 是3DMM吗？）最后得到的就是N个76*32的矩阵， N就是train sequences， 76是generic blendshapes的数量
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这样在测试的时候选择哪个目标演员， 就选它对应的参数映射就行了。
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训练 Audio2ExpressionNet 的时候有针对于3d model的mask
具体的渲染过程是这样的：
这个渲染有两个部分， 一个是从栅格化的3d model变为对应的RGB图片， 然后通过另一个网络融合起来。