（1）数据：
1）：随机获取5帧参考帧
2）：处理这5帧连续帧，:source_frames:连续5帧的crop_moth
b)audio_list:连续5帧的每一帧对应的5帧音频mel特征
c):refs:fintune 固定参考帧，为video.refs，给这连续5帧每一帧配固定的5帧参考帧。
video.refs 为整段视频的突出表情帧，ref_desc_list = [“闭嘴”, “张嘴”, “嘟嘴”, “半张嘴”, “张大嘴”]
ref_desc_list通过当前帧与ref_normal_landmarks作相似度，计算得来。
d): refs:pretrain 随机5帧参考帧
（2）网络：
N=5
输入：1:source_img：torch.Size([N, 3, 160, 128])。 #一帧带预测嘴型的帧
2:ref_img：torch.Size([N, 15, 160, 128])。#随机参考帧
3:audio_feature：torch.Size([N, 80, 16])
输出：torch.Size([N, 3, 160, 128])
alignment encoder：将两种图片特征concat，在channel维度上拼接后，接到一个下采样16倍的小网络中，然后接一层全连接层，组成1*128维度的特征向量
adaat:空间变形,在人脸姿态检测里面有引用，在特征通道空间中进行仿射变换，【R，T，S】，实现错位图像生成，保证生成的嘴型姿态跟带预测嘴型帧的姿态一致。
（3）损失：
1）Perception loss；2）GAN loss. 3）Lip-sync loss.
分别对应图像特征判别器，音频特征判别器，和音唇同步模型。
输入：随机5帧参考帧reference image，随机一张待生成的mask后的原图source image，source image对应的音频
过程：1）将reference image 与source image均下采样4倍，分别得到[N，256，40，32]的特征图
2）将1）得到的2组特征图，融合对齐，得到特征图3.
3）音频提取的特征，与特征图3融合并进行仿射变换（以前在做人脸重建时会有用到），得到特征图4
4）对特征图4，进行decode,上采样4倍，得到生成的图片。
输出：fake_out
(4)后续loss：
- perceptionLoss
计算fake_out与fake_out原图做一个特征金字塔计算，然后送到vgg中，分别计算图像特征，最后两个特征张量做L1Loss
2）pixelLossL1
计算fake_out与fake_out原图线性插值缩放一定倍数后，做L1Loss
3）两个判别器loss
4）mothloss
计算fake_out嘴部分与fake_out原图嘴部分做perceptionLoss
5）sync_loss
生成的嘴型与对应的音频，送到syncnet中，得到音频特征和嘴型特征，然后做nn.MSELoss()
(5)辅助网络：
1）图片+音频判别器网络：
比较大的一个二分类网络，用来判别生成图和原图的真假
GAN loss=MSE Loss
2）音视频同步网络
通过调节表情特征系数，可以控制嘴型。
