Motion Manipulation via Unsupervised Keypoint Positioning in Face Animation

📄 arXiv: 2603.04302v1 📥 PDF

作者: Hong Li, Boyu Liu, Xuhui Liu, Baochang Zhang

分类: cs.CV

发布日期: 2026-03-04

备注: 19 pages, 15 figures

💡 一句话要点

提出MMFA，通过无监督关键点定位实现可控人脸动画

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 人脸动画 无监督学习 关键点定位 运动操纵 表情解耦

📋 核心要点

  1. 现有基于无监督关键点的人脸动画方法难以解耦身份语义和运动信息，导致可控性不足。
  2. MMFA通过自监督表示学习解耦表情和其他运动信息，并提出新的关键点计算方法实现任意运动控制。
  3. 实验表明，MMFA在生成逼真动画和操纵面部运动方面优于现有技术，验证了其有效性。

📝 摘要（中文）

人脸动画涉及控制和生成面部特征，具有广泛的应用。基于无监督关键点定位的方法可以生成逼真和细致的虚拟肖像。然而，由于现有的关键点分解流程无法完全解耦身份语义和交织的运动信息（例如，旋转、平移和表情），它们无法实现可控的人脸生成。为了解决这些问题，我们提出了一种新方法，即通过人脸动画中无监督关键点定位的运动操纵（MMFA）。我们首先引入自监督表示学习，以在潜在特征空间中编码和解码表情，并将它们与其他运动信息解耦。其次，我们提出了一种新的关键点计算方法，旨在实现任意运动控制。此外，我们设计了一个变分自编码器，将表情特征映射到连续高斯分布，从而使我们首次能够在无监督框架中插值面部表情。我们在公开可用的数据集上进行了大量实验，以验证MMFA的有效性，结果表明MMFA在创建逼真动画和操纵面部运动方面比现有技术具有显著优势。

🔬 方法详解

问题定义：现有基于无监督关键点定位的人脸动画方法，无法有效解耦身份语义和运动信息（如旋转、平移和表情），导致难以实现对人脸动画的精确控制，表情的插值也存在困难。这些方法在运动信息的分解上存在局限性，影响了生成动画的真实性和可控性。

核心思路：MMFA的核心思路是将表情信息从其他运动信息中解耦，并设计一种新的关键点计算方法，从而实现对人脸运动的任意控制。通过自监督学习，模型能够学习到表情的潜在表示，并将其与其他运动信息区分开。同时，利用变分自编码器实现表情的连续插值。

技术框架：MMFA的整体框架包含以下几个主要模块：1) 自监督表示学习模块，用于编码和解码表情特征，并将其与其他运动信息解耦；2) 新的关键点计算模块，用于实现任意运动控制；3) 变分自编码器（VAE），用于将表情特征映射到连续高斯分布，从而实现表情的插值。整个流程首先通过自监督学习提取表情特征，然后利用新的关键点计算方法进行运动控制，最后通过VAE实现表情的连续变化。

关键创新：MMFA的关键创新在于：1) 引入自监督表示学习来解耦表情和其他运动信息，这是现有方法所缺乏的；2) 提出了一种新的关键点计算方法，能够实现任意运动控制，提高了动画的可控性；3) 设计了变分自编码器，首次在无监督框架下实现了面部表情的插值。这些创新使得MMFA在人脸动画的真实性和可控性方面都取得了显著提升。

关键设计：在自监督表示学习中，采用了特定的网络结构和损失函数来鼓励模型学习到解耦的表情表示。新的关键点计算方法可能涉及到特定的权重分配或几何约束，以保证运动控制的精确性。变分自编码器的设计则需要仔细选择网络结构和损失函数，以保证生成表情的连续性和真实性。具体的参数设置和网络结构细节需要在论文中进一步查找。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，MMFA在人脸动画的真实性和可控性方面均优于现有技术。具体性能数据（如FID分数、运动控制精度等）需要在论文中查找。通过与多个基线方法进行对比，MMFA在生成逼真动画和操纵面部运动方面均取得了显著的提升。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于虚拟现实、增强现实、游戏开发、电影制作等领域。通过MMFA，可以更方便地创建逼真且可控的虚拟角色，提升用户体验。此外，该技术还可用于人脸表情分析、情感识别等领域，具有重要的实际应用价值和未来发展潜力。

📄 摘要（原文）

Face animation deals with controlling and generating facial features with a wide range of applications. The methods based on unsupervised keypoint positioning can produce realistic and detailed virtual portraits. However, they cannot achieve controllable face generation since the existing keypoint decomposition pipelines fail to fully decouple identity semantics and intertwined motion information (e.g., rotation, translation, and expression). To address these issues, we present a new method, Motion Manipulation via unsupervised keypoint positioning in Face Animation (MMFA). We first introduce self-supervised representation learning to encode and decode expressions in the latent feature space and decouple them from other motion information. Secondly, we propose a new way to compute keypoints aiming to achieve arbitrary motion control. Moreover, we design a variational autoencoder to map expression features to a continuous Gaussian distribution, allowing us for the first time to interpolate facial expressions in an unsupervised framework. We have conducted extensive experiments on publicly available datasets to validate the effectiveness of MMFA, which show that MMFA offers pronounced advantages over prior arts in creating realistic animation and manipulating face motion.