GeneFace++在稳定性上表现如何

GeneFace++在稳定性方面的表现
GeneFace++作为基于神经辐射场（NeRF）的实时3D说话人脸生成系统，其稳定性主要体现在鲁棒性优化、时间一致性保障及异常处理能力三大核心维度，有效解决了传统NeRF方法在唇部运动预测、渲染可靠性等方面的挑战。

1. 鲁棒性优化：应对复杂场景与异常输入

GeneFace++通过地标局部线性嵌入（LLE）后处理方法，对预测的面部运动序列（如landmark坐标）进行约束，保持局部线性关系，减少视觉伪影和异常值。例如，在处理域外音频输入（如噪音、口音较重的语音）或复杂表情（如大笑、惊讶）时，LLE能有效抑制运动序列的异常波动，确保生成的面部运动符合真实生理规律。同时，系统引入音调轮廓辅助特征和时间损失函数，在音频到运动预测阶段强化时间一致性，避免长序列面部运动出现“跳变”或“卡顿”，提升了复杂语音条件下的稳定性。

2. 时间一致性保障：解决长序列运动问题

传统NeRF方法在生成长时间面部运动（如超过10秒的语音）时，易出现时间不一致（如唇部开合节奏混乱）。GeneFace++通过时间平滑损失约束运动序列的时序关系，确保相邻帧之间的运动过渡自然。此外，采用可学习的基于NeRF的运动到视频渲染器，替代传统逐帧渲染方式，不仅提高了推理效率，还增强了长时间序列的运动连贯性。实验表明，GeneFace++在3分钟以上的长序列视频生成中，唇部同步误差（LMD得分）仍能保持在较低水平，优于现有最先进技术。

3. 异常处理能力：提升系统容错性

GeneFace++设计了多阶段鲁棒流程：首先通过VAE（变分自编码器）从音频中提取嘴部运动信息，再经Domain Adaptative Postnet将预测的运动映射到目标人物域，最后通过LLE后处理进一步调整异常值。这种流程能有效过滤音频输入中的杂音、语速突变等问题，确保系统在异常条件下仍能输出稳定的3D说话人脸视频。例如，当输入音频存在短暂静音或噪音干扰时，系统不会输出无意义的唇部运动，而是保持与上下文一致的运动状态。
综上，GeneFace++通过后处理约束、时间一致性优化及多阶段异常处理，实现了实时3D说话人脸生成的稳定输出，能够适应复杂语音条件、长序列场景及异常输入，满足实际应用（如虚拟主播、数字人交互）对可靠性的需求。