表情多样化参考图像用于保身份视频生成

研究提出用表情多样化的参考图像集改进保身份视频生成，并用受控照片与 MEAD 视频量化人脸识别相似度随表情强度的变化。方法扩展 Stand-In 以条件化于表情多样化参考集，构建从训练视频提取一致且多样人脸裁剪的数据管线，单人像场景下用预训练面部重演模型合成额外表情。在受控基准上，真实与合成参考集在轻度、强烈、极端三种表情强度下均优于基线，极端表情提升最大。