主要观点总结
本文介绍了一篇关于图像和视频合成领域的论文，该论文提出了几项进展，增强了用户交互能力和定制内容创作的能力。论文研究了可控的图像和视频合成，包括基于对话驱动的人脸图像操控、文本引导的人体图像与视频生成，以及从文本和图像生成视频。
关键观点总结
关键观点1: 论文的主要内容和目标
论文研究了图像和视频合成领域的几项进展，特别是可控的图像和视频合成。论文旨在提高合成质量的同时，增强用户交互能力和定制内容创作的能力。
关键观点2: 人脸图像操控的研究
论文提出了一种名为“Talk-to-Edit”的方法，通过对话驱动的方式逐轮编辑人脸图像。为此，在预训练的StyleGAN的潜在空间中建模了一个连续的“语义场”，以支持细粒度的人脸编辑。
关键观点3: 文本引导的人体图像与视频生成
论文探讨了文本驱动的人体全身图像的可控生成，并提出了一种名为Text2Human的新框架。此外，还研究了文本驱动的人体视频生成，其中视频序列是根据描述目标人物外观和动作的文本生成的。
关键观点4: 通用视频合成的可控性提高
除了以人为中心的内容生成，论文还旨在提高包含通用物体的视频合成的可控性。为了提高合成视频的质量，引入了图像提示，并结合文本提示进行控制。
关键观点5: 论文的背景和发布方
该论文由数据派THU分享，其作为数据科学类公众号，分享前沿数据科学与大数据技术创新研究动态。此外，该论文背靠清华大学大数据研究中心，传播数据科学知识，努力建设数据人才聚集平台。
文章预览
来源：专知 本文 为论文介绍 ，建议阅读 5 分钟 本论文在图像和视频合成领域提出了几项进展，介绍了灵活的控制方式，增强了用户交互能力，并促进了定制内容的创作。 近年来，生成模型取得了显著进展，大大提升了合成图像和视频的质量。本论文在此基础上进一步研究了生成模型的可控性。在提高合成质量的同时，使生成模型具备控制合成内容的能力也至关重要，因为可控性为用户交互和定制内容创作铺平了道路。本论文研究了可控的图像和视频合成，内容包括基于对话驱动的人脸图像操控、文本引导的人体图像与视频生成，以及从文本和图像生成视频。 本论文首先探讨了人脸的操控。为了使人脸编辑更加可控，提出了一种名为“Talk-to-Edit”的方法，该方法通过用户与机器之间的对话逐轮编辑人脸图像。对话由自然语言组成，但比自然语言
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