对比解耦表示学习在语音保留面部表情操控中的应用 背景介绍 近年来，随着虚拟现实、影视制作以及人机交互技术的快速发展，面部表情操控（Facial Expression Manipulation）成为计算机视觉和图形学领域的研究热点之一。其中，语音保留面部表情操控（Speech-Preserving Facial Expression Manipulation, SPFEM） 的目标是在保持说话者嘴部动作与语音同步的同时，改变其面部情绪表达。这一技术不仅能够增强人类表情的表现力，还为虚拟角色生成、电影后期制作等实际应用场景提供了重要支持。 然而，SPFEM 的实现面临诸多挑战。首先，语音内容和情绪信息在自然对话中高度交织，导致难以从参考视频或源视频中有效分离这两种信息。其次，现有的方法往往依赖于...