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在這篇論文中，我們提出了一個框架，能夠生成與給定的一次性樣例相同分布的人臉圖像。我們利用一個預先訓練的StyleGAN模型，它已經學會了一般的面部分布。針對這一一次性目標，我們提出了一種快速調整模型權值的迭代優化方案，以使輸出的高階分布適應目標的高階分布。為了生成相同分布的圖像，我們引入了一種風格混合技術，將低水平的統計信息從目標傳輸到模型隨機生成的人臉。這樣，我們就能夠生成無限數量的面孔，這些面孔既繼承了一般人臉的分布，也繼承了一次性人臉的分布。新生成的人臉可以作為其他下游任務的增強訓練數據。這樣的設置很有吸引力，因為它需要在目標域中標記很少的標記，甚至只需要一個示例，而在現實世界中，人臉操作通常是由各種未知的和獨特的分布導致的。結果表明，本文提出的單樣本自適應方法是一種有效的人臉操作檢測方法，并與其他多鏡頭自適應方法進行了定性和定量的比較。

我們提出了一種單一圖像視圖合成方法，允許從單一輸入圖像生成新的場景視圖。這是一個挑戰，因為它需要從一個單一的圖像全面理解3D場景。因此，目前的方法通常使用多幅圖像，在地面真實深度上訓練，或者局限于合成數據。為此，我們提出了一種新穎的端到端模型;它被訓練在真實的圖像上，沒有使用任何真實的3D信息。為此，我們引入了一種新的可微點云渲染器，用于將潛在的3D點云特征轉換為目標視圖。我們的細化網絡對投影特征進行解碼，插入缺失區域，生成逼真的輸出圖像。我們的生成模型內部的3D組件允許在測試時對潛在特征空間進行可解釋的操作，例如，我們可以從單個圖像動畫軌跡。與以前的工作不同，我們可以生成高分辨率的圖像，并推廣到其他輸入分辨率。我們在Matterport、Replica和RealEstate10K數據集上超越基線和前期工作。