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。