यह शोधपत्र FaceEditTalker फ्रेमवर्क प्रस्तुत करता है, जो चेहरे की विशेषताओं के संपादन को ऑडियो-आधारित टॉकिंग हेड जेनरेशन में एकीकृत करता है। लिप सिंक्रोनाइज़ेशन और भावनात्मक अभिव्यक्ति पर केंद्रित पिछले अध्ययनों के विपरीत, FaceEditTalker दृश्य विशेषताओं जैसे हेयरस्टाइल, एक्सेसरीज़ और चेहरे की बारीक विशेषताओं को लचीले ढंग से समायोजित करता है, जिससे व्यक्तिगत डिजिटल अवतार, ऑनलाइन शैक्षिक सामग्री और ब्रांड-विशिष्ट डिजिटल ग्राहक सेवा जैसे विविध अनुप्रयोगों के लिए इसकी क्षमता बढ़ जाती है। इसमें एक इमेज फ़ीचर स्पेस एडिटिंग मॉड्यूल शामिल है जो अर्थपूर्ण और विस्तृत विशेषताओं को निकालता है और उनके गुणों को नियंत्रित करता है, और एक ऑडियो-आधारित वीडियो जेनरेशन मॉड्यूल जो संपादित विशेषताओं को ऑडियो-निर्देशित चेहरे के लैंडमार्क के साथ मिलाकर एक डिफ्यूज़न-आधारित जनरेटर चलाता है। प्रायोगिक परिणाम दर्शाते हैं कि लिप सिंक्रोनाइज़ेशन सटीकता, वीडियो गुणवत्ता और विशेषता नियंत्रणीयता के मामले में FaceEditTalker मौजूदा विधियों के बराबर या उससे बेहतर प्रदर्शन करता है।
