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深度引导采样
分布 底层视觉与图像复原1图像编辑与可控生成1
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矫正潜空间以实现生成式单图像反射去除
Rectifying Latent Space for Generative Single-Image Reflection Removal
将编辑用途的潜扩散模型改造为图像复原工具，核心思路是通过反射等变VAE对齐潜空间与反射形成的线性物理过程，并用可学习任务特定文本嵌入和深度引导早分支采样提升生成质量，为利用生成模型解决高度病态逆问题提供了可复用的潜空间结构化方法。
FG-Portrait：三维流引导的可编辑肖像动画
FG-Portrait: 3D Flow Guided Editable Portrait Animation
把参数化三维人脸模型算出的稠密三维流当作几何先验注入扩散模型，用三维流编码为每个目标像素查询位移，并用深度引导采样对齐二维运动；这套「三维几何先验 + 扩散条件控制」思路可迁移到任何需要源到驱动对应关系的可控人像/人体生成任务。