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运动编辑
分布 图像编辑与可控生成2生成模型与扩散1
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通过多级扩散统一精确关键帧与语义控制
Unifying Precise Keyframes and Semantic Control via Multi-level Diffusion
多级扩散框架把文本语义与关键帧隐式线索结合来调制全局运动动态、用单帧引导局部过渡，其推理阶段的轨迹细化+扩散插补策略可迁移到任何需要严格满足稀疏约束的生成任务（如视频插帧、轨迹可控生成）。
MotionV2V：在视频中编辑运动
MotionV2V: Editing Motion in a Video
把「运动编辑」显式参数化为输入/输出稀疏轨迹之间的偏差，并用构造的运动反事实视频对微调运动条件扩散模型，为视频编辑提供了一条可复用路径：用轨迹级控制信号替代文本提示来精确操控运动，且编辑可从任意时间戳起始并自然传播。
MotionEdit：以运动为中心的图像编辑基准与学习方法
MotionEdit: Benchmarking and Learning Motion-Centric Image Editing
MotionNFT 提出了一种基于运动流对齐奖励的扩散模型后训练微调框架，可复用于其他需要精确运动控制的图像编辑任务，如帧控制视频合成中的关键帧编辑。