生成的敵対的ネットワーク(GAN)の最近の成功は、顔のアニメーションタスクで大きな進歩を遂げました。ただし、顔画像の複雑なシーン構造では、ソース画像から大幅に逸脱した顔ポーズのビデオを生成することが依然として困難です。一方では、顔の幾何学的構造を知らないと、生成された顔画像が不適切に歪む可能性があります。一方、生成された画像の一部の領域がソース画像で遮られている可能性があり、GANがリアルな外観を生成するのが困難になります。これらの問題に対処するために、顔画像のさまざまなコンポーネントをモデル化するために特定の幾何学的構造を構築する構造認識顔アニメーション(SAFA)メソッドを提案します。よく知られているモーションベースの顔アニメーション手法に従って、3Dモーフィング可能モデル(3DMM)を使用して顔をモデル化し、複数のアフィン変換を使用して髪やあごひげなどの他の前景コンポーネントをモデル
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