深度人像生成：从脸部、姿势和衣物合成的角度进行综述
深度人像生成技术近年来在虚拟代理人、视频会议、在线购物以及艺术/电影制作等领域引起了广泛的研究关注。随着深度学习的发展，人们可以按需轻松生成或操控图像中人物的视觉外观（包括脸部、姿势和衣物）。这篇综述首先概述了人像生成的范围，然后系统回顾了深度人像生成的最新进展和技术趋势，重点关注三个主要任务：头部说话生成（脸部）、姿态引导的人像生成（姿势）和服装导向的人像生成（衣物）。超过两百篇相关论文被涵盖以提供全面的概览，并突出了里程碑式的工作，以见证主要的技术突破。
1. 谈话头像生成（脸部）
针对人脸的生成，特别是谈话头像生成，涉及模拟人物说话时嘴唇的运动和表情的变化。这项技术利用深度学习模型，如生成对抗网络（GANs），来创建逼真的动态人脸，使虚拟角色能够与观众进行实时交互。关键的进展包括高级的面部表情捕捉和建模，以及更精细的纹理和光影处理。
2. 姿势引导的人像生成（姿势）
这项任务旨在根据给定的人体姿态生成新的图像，使得人物能够在不同的动作和场景中呈现。深度学习方法已经能够处理复杂的姿态变化，生成具有自然人体结构和动作的新图像。这种技术在虚拟试衣间、运动分析和动画制作中具有重要应用。
3. 服装导向的人像生成（衣物）
服装导向的人像生成关注于将人物图像中的服装替换或改变，模拟换装效果。这涉及到精确的衣物检测、分割和建模，以及衣物在不同身体类型和姿势上的自然贴合。该技术对于在线购物体验的提升尤其有价值，用户可以预览虚拟试穿的效果。
除了这些基础任务，深度人像生成还衍生出许多应用，例如虚拟试衣，通过模拟衣物在不同体型上的效果，帮助消费者做出购买决策；数字人，通过生成高度逼真的虚拟形象，用于娱乐、教育和社交平台；以及生成性数据增强，利用生成的图像扩大训练数据集，提高机器学习模型的性能。
该综述对这些领域的研究进行了梳理，旨在为深度人像生成的未来前景提供洞察，同时为实现全面的数字人应用提供有益的基础。计算机视觉、图像操作和基于图像的渲染是实现这些技术的关键计算方法。此外，关键词还包括深度人像生成、头部说话生成、姿态引导的人像生成、服装导向的人像生成、虚拟试穿、生成对抗网络以及数字人。
总结起来，深度学习的进步极大地推动了人像生成技术的发展，它不仅改变了我们创造和操纵视觉内容的方式，也为各行各业提供了创新的可能性。随着技术的不断成熟，我们可以期待更真实、更智能的数字人应用在不久的将来成为现实。
