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如何解决视频换脸时表情和动作不自然的问题？

2025-08-22

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背景とペインポイント分析

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。

核心技术方案

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。

この答えは記事から得たものである。CanonSwap：ビデオで忠実度の高い顔の入れ替えを実現するツールについて

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