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免训练引导
分布 生成模型与扩散1人脸与人体理解1图像编辑与可控生成1
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面向高约束人体动作生成的检索引导扩散噪声优化
Towards Highly-Constrained Human Motion Generation with Retrieval-Guided Diffusion Noise Optimization
把「检索到的参考动作噪声」作为扩散噪声优化的初始化，并用奖励引导掩码与随机噪声混合，这一免训练思路可直接迁移到其他受强约束的生成任务（如布局约束的图像/视频生成、轨迹约束的动画）。
PoseD-Flow：通用且可引导的人体姿态流匹配模型
PoseD-Flow: Versatile and Guided Flow Matching Model of Human Pose
把流匹配先验直接定义在关节旋转的乘积流形上，并用可微 ODE 采样做免训练引导，可直接用于遮挡/噪声下的姿态补全、去噪与逆运动学求解，也为其他非欧几里得结构化输出（如手部、SMPL 参数）提供可复用的生成先验范式。
CaricHarmony：用于身份保持漫画合成的对比扩散路径
CaricHarmony: Contrastive Diffusion Paths for Identity-Preserving Caricature Synthesis
提出免训练的并行扩散路径与基于交叉注意力特征的能量函数，用于解决多条件生成中的信号污染问题，可复用于其他需要平衡多个冲突条件的可控生成任务。