Diffusion Models专栏文章汇总：入门与实战
X-Portrait: Expressive Portrait Animation with Hierarchical Motion Attention
X-Portrait是由字节跳动美国团队开发的创新条件扩散模型，专门用于生成富有表现力且时间连贯的肖像动画。该技术能够根据单一肖像图像作为外观参考，结合驱动视频中的动作，捕捉高度动态和微妙的面部表情以及广泛的头部运动。X-Portrait的核心是一个预训练的扩散模型，作为渲染骨干，同时在ControlNet框架内通过新颖的控制信号实现精细的头部姿势和表情控制。与传统的基于面部标志点的粗略显式控制相比，X-Portrait的运动控制模块能够直接从原始驱动RGB输入中解释动态，并通过基于补丁的局部控制模块增强对小规模细节（如眼球位置）的运动注意力。
X-Portrait通过使用跨身份图像对运动控制模块进行训练，有效减少了驱动信号中的身份泄露，确保
总结
**标题**：X-Portrait：革新盎然的人像动画制作
**正文**：
在深度学习领域，尤其是多媒体技术飞速发展的今天，我们迎来了一个引人注目的创新模型——X-Portrait。此模型是字节跳动美国团队精心研发的成果，其在人脸动画制作领域展现了极高的优越性和实用性。X-Portrait不仅仅是一个模型，更是一种全新的动画生成技术，它将单一的肖像图像与动态的视频驱动相结合，从而创作出富有表现力且时间流畅的肖像动画。
这项技术别具一格之处在于其的高度动态和细腻性。它能够捕捉到复杂的面部表情变化和广泛的头部动态，提供的不仅仅是生硬的面部标志点控制，而是真正模拟人类表情变化的细致入微。X-Portrait在ControlNet框架下，得以通过新颖的控制信号来精确调控头部姿势和表情。这种控制方法摆脱了传统的基于面部标志点的粗略显式控制，能够直接从驱动RGB图像中解读动态，通过高级的局部控制模块增强对微小细节的捕捉与表达，例如眼球位置的精确把控。
特别值得一提的是，X-Portrait为了确保动画生成中驱动信号与特定身份的无缝融合，采用了跨身份图像对运动控制模块进行训练。这一策略有效地抑制了潜在的驱动信号中的身份泄露风险，保证了生成动画的连续性与一致性。
综上所述，X-Portrait以其出类拔萃的技术性能和广泛应用前景，为未来的人像动画制作领域点燃了新的火花，值得所有对这一领域感兴趣的同人持续关注与深入研究。 面部标志动画制作面部表情controlnet扩散模型深度学习时间连贯引人注目广泛应用预训练条件扩散条件扩散模型一致性diffusion多媒体注意力生成技术
