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肖像动画

分布生成模型与扩散2图像编辑与可控生成2

PersonaLive! Expressive Portrait Image Animation for Live Streaming

面向实时流媒体场景，用少步外观蒸馏压缩去噪步数、用自回归微块流式生成加滑动训练与历史关键帧机制保证长时稳定，这套「蒸馏提速 + 分块流式」组合可直接迁移到其他需要低延迟长视频生成的扩散模型上。

FlashPortrait: 6x Faster Infinite Portrait Animation with Adaptive Latent Prediction

提出基于高阶潜变量导数的未来步预测方法，可跳过多个去噪步实现6倍加速，该技术可迁移到其他扩散模型加速场景；同时归一化表情块与动态滑动窗口策略为长视频生成中的身份一致性提供了可复用方案。

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。

DeX-Portrait: Disentangled and Expressive Portrait Animation via Explicit and Latent Motion Representations

把头部姿态建模为显式全局变换、表情建模为隐式潜变量，并通过双分支条件注入扩散模型，为需要解耦控制的人像/视频生成提供了一套可复用的条件注入与引导方案。