Background and pain point analysis
传统视频换脸技术常因未分离面部外观与运动信息，导致替换后的脸部表情僵硬、动作不协调。CanonSwap通过创新性技术框架解决了这一核心问题。
Core technology program
- 规范空间转换：先将视频帧转换为标准姿态的规范空间，分离外貌信息（五官特征）与运动信息（表情/姿态）
- 动态属性解耦：使用运动提取器(Motion Extractor)准确记录原始视频的头部运动轨迹和微表情数据
- 局部身份调制(PIM)：仅修改规范空间中的面部区域特征，通过空间掩码技术保护非面部区域
操作实现要点
开发者需：1) 运行ID Encoder提取源脸身份特征 2) 用Motion Extractor分析目标视频动态 3) 在规范空间完成PIM调制 4) 通过逆向变换恢复原始动作。该流程可保证新面孔完美继承原视频的607种微表情和头部运动参数。
This answer comes from the articleCanonSwap: A tool for realizing high-fidelity face-swapping in videoThe
May not be reproduced without permission:AI productivity tools " 如何解决视频换脸时表情和动作不自然的问题？
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