CVPR2022-DaGAN 是数字人3D领域的开源项目，由 harlanhong 开发，2022 年首次发布。
在全站 13,014 个收录项目中，它的 GitHub 星标数（996）位列前 30%，在数字人3D分类中处于中上游。
项目已超过三个月没有代码更新，维护节奏明显放缓，最近一次代码更新于 2026-09-01。代码免费，需自行部署，无在线服务。
它主要面向的使用场景是：数字人视频生成与编辑。同类可对比的替代方案包括 Wav2Lip、MakeItTalk、PIRenderer。
CVPR2022-DaGAN
用深度信息让说话头视频生成更逼真、姿态更可控
DaGAN 是 CVPR 2022 收录的论文《Depth-Aware Generative Adversarial Network for Talking Head Video Generation》的官方实现。它解决的是从单张人脸图像生成逼真、姿态可控的说话头视频的问题。核心创新在于引入深度感知机制，通过自监督方式学习人脸几何结构，并将深度信息与生成网络融合，从而显著提升生成视频的几何一致性和图像质量。项目提供完整的训练和推理代码，支持自定义数据集，并包含预训练模型。其核心能力包括：基于深度图的姿态控制、自监督几何学习、以及高保真视频生成。
开源
free
数字人3D
GitHub 星标
★ 996
维护状态
低维护
是否开源
是
定价模式
free
项目数据
分类数字人3D
开发团队harlanhong
所属国家
定价模式free
价格说明开源项目，代码免费，需自行部署，无在线服务。
访问状态
是否开源是
开源协议NOASSERTION
主要语言Python
技术栈/模型deepfake,depth,face,face-reenactment,gan,image-animation,motion-transfer,talking-head
GitHub 星标★ 996
30天Star增速
HF 下载量
上线时间2022-03-08 00:00:00
最近更新2026-09-01 00:00:00
维护状态低维护
中文支持
访问方式
移动端支持
综合评分
收录时间2026-08-09
浏览次数4
使用教程
核心亮点
- 自监督深度估计提升几何一致性，减少姿态扭曲
- 官方代码，结构清晰，支持自定义数据集训练
- 在多个基准上达到SOTA，生成质量高
不足之处
- 依赖深度图，训练时需额外计算，资源消耗较大
- 文档/社区待观察，中文资料较少
适用场景
- 数字人视频生成与编辑
- 虚拟主播/客服形象驱动
- 人脸动画与姿态迁移研究
替代项目
Wav2Lip、MakeItTalk、PIRenderer
项目介绍
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