# 面部表情

DreamActor-M1 是一個基於擴散變換器 (DiT) 的人類動畫框架，旨在實現細粒度的整體可控性、多尺度適應性和長期時間一致性。該模型通過混合引導，能夠生成高表現力和真實感的人類視頻，適用於從肖像到全身動畫的多種場景。其主要優勢在於高保真度和身份保留，為人類行為動畫帶來了新的可能性。

X-Dyna是一種創新的零樣本人類圖像動畫生成技術，通過將驅動視頻中的面部表情和身體動作遷移到單張人類圖像上，生成逼真且富有表現力的動態效果。該技術基於擴散模型，通過Dynamics-Adapter模塊，將參考外觀上下文有效整合到擴散模型的空間注意力中，同時保留運動模塊合成流暢複雜動態細節的能力。它不僅能夠實現身體姿態控制，還能通過本地控制模塊捕捉與身份無關的面部表情，實現精確的表情傳遞。X-Dyna在多種人類和場景視頻的混合數據上進行訓練，能夠學習物理人體運動和自然場景動態，生成高度逼真和富有表現力的動畫。

MEMO是一個先進的開放權重模型，用於音頻驅動的說話視頻生成。該模型通過記憶引導的時間模塊和情感感知的音頻模塊，增強了長期身份一致性和運動平滑性，同時通過檢測音頻中的情感來細化面部表情，生成身份一致且富有表情的說話視頻。MEMO的主要優點包括更真實的視頻生成、更好的音頻-唇形同步、身份一致性和表情情感對齊。該技術背景信息顯示，MEMO在多種圖像和音頻類型中生成更真實的說話視頻，超越了現有的最先進方法。

GAGAvatar是一種基於高斯模型的3D頭像重建與動畫生成技術，它能夠在單張圖片的基礎上快速生成3D頭像，並實現即時的面部表情動畫。這項技術的主要優點包括高保真度的3D模型生成、快速的渲染速度以及對未見身份的泛化能力。GAGAvatar通過創新的雙提升方法捕捉身份和麵部細節，利用全局圖像特徵和3D可變形模型來控制表情，為數字頭像的研究和應用提供了新的基準。

AniTalker是一個創新的框架，它能夠從單一的肖像生成逼真的對話面部動畫。它通過兩個自監督學習策略增強了動作表現力，同時通過度量學習開發了一個身份編碼器，有效減少了對標記數據的需求。AniTalker不僅能夠創建詳細且逼真的面部動作，還強調了其在現實世界應用中製作動態頭像的潛力。

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