视频大模型

Preserving Source Video Realism: High-Fidelity Face Swapping for Cinematic Quality

保留源视频真实性：面向电影质量的高保真面部交换

Zekai Luo, Zongze Du, Zhouhang Zhu, Hao Zhong, Muzhi Zhu, Wen Wang, Yuling Xi, Chenchen Jing, Hao Chen, Chunhua Shen

机构 * Zhejiang University, State Key Laboratory of CAD & CG（浙江大学，计算机辅助设计与图形学国家重点实验室） ； Zhejiang University of Technology（浙江工业大学） ； Ant Group（蚂蚁集团） 纠错

专题命中 动作与事件理解 ：long video(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出LivingSwap模型，通过关键帧和视频参考引导实现高保真面部交换，提升视频真实感与时间一致性，减少生产流程中的手动工作量。

Comments Accepted to CVPR 2026. Project webpage: https://aim-uofa.github.io/LivingSwap