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-（a）$I_s$表示输入的原始图像，$I_d$表示被模仿的图像（视频中的某一帧），$I_s^{ldmk}$和$I_d^{ldmk}$分别表示两者的dense landmark；（b）$x_{in} = Concat(I_s, I_s^{ldmk}, I_d^{ldmk})$也就是在阶段（a）中的输入$I_s$及两个输出，$E_w$表示CNN Encoder；（c）$E_{id}$为已经预训练的人脸识别模型，FILM表示Feature-wise Linear Modulate，AdaIN表示一种风格迁移方法。
+（a）$`I_s`$表示输入的原始图像，$`I_d`$表示被模仿的图像（视频中的某一帧），$`I_s^{ldmk}`$和$`I_d^{ldmk}`$分别表示两者的dense landmark；（b）$`x_{in} = Concat(I_s, I_s^{ldmk}, I_d^{ldmk})`$也就是在阶段（a）中的输入$`I_s`$及两个输出，$`E_w`$表示CNN Encoder；（c）$`E_{id}`$为已经预训练的人脸识别模型，FILM表示Feature-wise Linear Modulate，AdaIN表示一种风格迁移方法。
 
 warping network
 
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-$F_r$
+$`F_r`$
 
 ![Alt text](imgs/image-2.png)
 
-$F_{3d}$
+$`F_{3d}`$
 
 ![Alt text](imgs/image-3.png)