面部表情生成

基于扩散变换器的人类动画生成框架，主打高可控性与高真实感输出 DreamActor-M1是基于扩散变换器（DiT）开发的人类动画生成框架，核心目标是实现人类动画生成的细粒度整体可控、多尺度场景适配与长期时间一致性。依托混合引导机制，该框架可生成具备高表现力与真实感的人类动态视频，支持从肖像到全身的多类型人类动画生成，在生成过程中可实现较高的身份保留度，为数字人类行为动画创作提供新方案。

基于记忆与情感感知的音频驱动说话人脸视频生成技术 MEMO通过记忆引导时间模块、情感感知音频模块优化生成效果，解决同类方法身份偏移、运动卡顿、表情不对位的问题，可基于输入图像与音频生成身份一致、表情匹配音频情感的说话视频，生成效果超越现有同领域最先进方法，适配多类输入场景。