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注意力控制
分布 生成模型与扩散2图像编辑与可控生成1
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SwitchCraft：基于注意力控制的免训练多事件视频生成
SwitchCraft: Training-Free Multi-Event Video Generation with Attention Controls
EAQS 通过按事件对齐帧级注意力来引导提示词注入，ABSS 自适应调节引导强度，这套免训练的注意力操控思路可直接迁移到任何 DiT 类视频扩散模型上，用于解决多阶段叙事、镜头切换等时序可控生成问题。
StoryTailor：面向动作丰富多主体视觉叙事的零样本流水线
StoryTailor:A Zero-Shot Pipeline for Action-Rich Multi-Subject Visual Narratives
GCA 用高斯加权注意力缓解多主体 grounding box 重叠，AB-SVR 在文本嵌入空间放大动作方向，SFC 缓存可迁移背景线索——三者都是可插拔的零样本模块，可直接迁移到多主体视频生成或长序列故事板生成中提升主体一致性与动作忠实度。
基于 SVD 特征分解的免训练风格个性化
A Training-Free Style-Personalization via SVD-Based Feature Decomposition
用 SVD 分解内部特征的主成分来分离风格与内容，并在推理阶段通过特征混合与注意力校正实现风格迁移，为免训练个性化生成提供了一条可复用的「特征分解+注意力干预」路径。