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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2023.6
- 수록면
- 1,717 - 1,721 (5page)
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This paper explores the application of 3D-aware GANs in video editing, specifically addressing challenges related to identity preservation and temporal consistency. We propose an optimizationbased inversion pipeline that maps consecutive frames of a portrait video to the latent space of 3Daware GANs. Novel 3D-aware loss functions are employed to reinforce the optimization of latent codes and camera viewpoint, ensuring temporal coherency using estimated optical flow. Additionally, we introduce a strategy to enhance visual quality by addressing focal length inconsistency in each frame. Extensive experiments demonstrate that our method outperforms previous video GAN inversion techniques, maintaining identity and temporal consistency while achieving comparable visual quality and manipulation capabilities. Furthermore, we showcase the versatility of our approach by applying it to tasks such as head pose control and 3D shape generation. This research sheds light on the potential of 3D-aware GANs in video editing, opening new possibilities for future exploration and practical applications.
목차
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. 구현
Ⅳ. 결론 및 향후 연구 방향
참고문헌
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