郭迎春，王静洁，刘 依，夏伟毅，张吉俊，李学博，王天瑞

（河北工业大学人工智能与数据科学学院，天津300400）

引 言

最近，“AI换脸”频频登上热搜，其主要技术就是表情合成，这是计算机图形学角色动画领域的关键技术之一。表情合成是一个经典的图形学问题，目的是在一个特定的目标人像上合成具有特定表情的人脸图像。随着科技的发展，如果将“AI换脸”技术应用在影视剧制作领域，可以大大减轻剪辑人员的工作量［1］。表情合成涉及计算机图形学、计算机视觉、图像处理、人机交互和面部解剖学等多个领域，可以应用在数字娱乐领域、人机交互、仿生代理及数据扩充等诸多领域［2］。因此，如何鲁棒地合成自然逼真的人脸表情成为一个富有挑战性的热点研究课题［3］。

人脸表情合成图像应当具有3个特点：（1）完成表情迁移的任务，即合成指定的目标表情，改变源图像中的人脸表情；（2）保留源人物的身份信息，即改变源人物表情的同时，不能改变源人物的身份特征；（3）合成图像应当具有合理、自然、逼真的面部细节，不应存在大量伪影或图像伪造痕迹。目前已提出的人脸表情合成方法大致可分为两大类：基于计算机图形学技术的传统方法和基于深度学习的表情合成方法。基于计算机图形学技术的传统方法主要研究目标合成图像与真实输入图像的人脸纹理之间的对应关系。早期方法［4-8］通过3D人脸纹理模型、特征对应或光流图等信息来扭曲人脸图像，或利用人脸补丁合成目标图像等。……