latent-pose-reenactment

用一张照片驱动任意头部视频，生成逼真数字人动画

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署 数字人3D 🍴 复刻 36 🐛 待处理 6 👀 关注 4
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 181
维护状态 低维护
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源项目，Apache-2.0许可证，完全免费，需自行部署。

项目预览

latent-pose-reenactment 项目界面预览图
图片来源：GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类数字人3D
开发团队shrubb
官网地址https://shrubb.github.io/research/latent-pose-reenactment
GitHubhttps://github.com/shrubb/latent-pose-reenactment
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目，Apache-2.0许可证，完全免费，需自行部署。
访问状态🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署
是否开源是
开源协议Apache-2.0
主要语言Python
技术栈/模型avatar,deep-learning,face-reenactment,facial-landmarks,generative-model,head-avatar,head-reenactment,landmark-detection,pose-estimation,pytorch,self-supervised-learning,talking-head,voxceleb,voxceleb2
GitHub 星标★ 181
上线时间2020-10-09 00:00:00
代码更新2023-03-14
仓库体积1.6 MB
本站数据更新2026-11-09
维护状态低维护
收录时间2026-08-09
浏览次数7

项目介绍

这是CVPR 2020论文《Neural Head Reenactment with Latent Pose Descriptors》的官方实现，用于数字人头部重演。它解决的是如何从单张源图像和一段驱动视频中，生成具有源人物身份特征但动作姿态与驱动视频一致的逼真头部动画。核心能力在于使用潜在姿态描述符（Latent Pose Descriptors）来解耦身份与姿态，从而避免传统方法中姿态和身份纠缠导致的生成质量下降。项目提供了完整的训练和测试代码，支持自定义数据集，能够生成高分辨率且身份保持的头部重演结果。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化，观测越久曲线越完整

数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 181

核心亮点

  • 采用潜在姿态描述符解耦身份与姿态，生成结果身份保持度高且动作自然
  • 官方实现，代码结构完整，包含训练、测试和数据处理流程
  • 基于CVPR 2020论文，方法经过学术验证，技术路线可靠

不足之处

  • 项目较早期，依赖的库版本较老，环境配置可能遇到兼容性问题
  • 文档以论文为主，代码注释和快速上手指南相对简略

适用场景

  • 数字人视频合成，如虚拟主播、在线教育中的讲师动画生成
  • 影视后期中角色面部动作替换或重演
  • 人机交互中的虚拟形象驱动，如聊天机器人面部动画

替代项目

FOMM (First Order Motion Model)、PIRenderer、HeadOn

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