1 以DiffusionVideoEditing为baseline：
改进方向
针对于自回归训练方式可能导致的漂移问题：
- 训练时，在前一帧上引入小量的面部扭曲，模拟在生成过程中自然发生的扭曲。促使模型查看身份帧以进行修正。
- 在像VoxCeleb或LRS这样的具有不受限制条件的训练集中，训练更多样化的说话人数据。
针对训练速度慢，算力消耗大的问题：
作者尝试在潜空间中进行训练以加快训练速度，但是样本质量下降，因此在像素空间中操作，且只能训练128x128大小的数据。改进模型的训练速度对我们来说是首要任务，这将使我们能够在更大、更多样化的“野外”数据集上进行训练，如VoxCeleb [45]或LRS [12]。
希望尝试用LDM的方法训练，看如何在latent space训练且不降低样本质量。
语音条件：计划探索使用更广泛的语音特征作为模型条件的潜力，例如使用预训练的音频编码器，如Wav2Vec2 [3]、Whisper [52]或DeepSpeech2 [1]。相信结合这些特征可能会提高我们模型的唇部同步性能，并生成更逼真、表现力更强的唇部运动。
针对生成的说话头的抖动问题：
- 时间一致性：确保生成的说话头在时间上是连续和平滑的。在模型中引入时间依赖性，使用前一帧或前几帧的信息作为输入，增加生成的连贯性。
- 噪声注入：在输入数据中添加噪声或随机性，帮助减少生成结果中的抖动。通过在训练过程中或生成过程中引入适量的噪声，可以使模型更具鲁棒性。
- 重复惩罚：在生成过程中，通过记录已生成的特征或帧，并在后续生成中降低其权重，可以减少重复出现的特征或帧。这有助于生成更加平稳和多样化的说话头。
- 额外的约束或先验知识：对说话头进行进一步控制。例如，可以限制嘴唇形状的变化范围、语音速度的变化范围等，以减少不自然的抖动。
- 数据增强和多样性：用更多的训练数据、数据增强技术和多样性增强方法，使模型更好地学习说话头的多样性，并减少抖动。
用到的方法
1.Palette: Image-to-image diffusion models：通过将前一帧和身份帧连接到遮挡帧上，来训练模型生成所需的帧。
2.可以在我们的解决方案之上应用诸如[Learning trajectory-aware transformer for video superresolution]的视频超分辨率技术，以获得高分辨率的样本。
3.在U-Net内的条件残差块中发送音频特征，来驱动面部动画，对unet的改动详见[Diffused heads: Diffusion models beat gans on talking-face generation. ]
2 以DreamTalk为baseline：
改进方向
1. 风格与内容分离：研究如何将说话头的风格和内容进行有效地分离和控制。通过引入额外的约束或正则化项来实现，在保持风格一致的同时，灵活地修改或替换内容。
一种方法是条件生成模型，将风格信息作为附加输入，使模型能够根据给定的风格，生成相应说话头。通过调整风格输入，可以改变生成结果的风格，例如从正式到随意的转变。
另一种方法是风格迁移，通过将源样本（具有某种风格）与目标样本（希望采用的另一种风格）进行对齐和学习，从而将源样本的内容转移到目标样本的风格中，从而在不改变内容的情况下修改风格。
用到的方法
1.人脸运动由渲染器 [Pirenderer: Controllable portrait image generation via semantic neural rendering] 渲染成视频帧，并对其微调，使渲染器具有情感表达生成能力。还负责将将输出的人脸运动渲染为视频。
2. 人脸运动被参数化为来自3D可变形模型[A morphable model for the synthesis of 3d faces.]的表情参数序列。
3.仅使用标准扩散模型中的去噪损失，会导致不准确的唇部运动。补救方法：由预训练的唇部专家[A lip sync expert is all you need for speech to lip generation in the wild]提供唇动指导。（然而，唇部专家只关注一般的说话风格，这导致生成统一风格的面部运动。）
4.为了从人脸运动m中获取唇动信息，首先将m转换为相应的人脸网格，并选择嘴巴区域的顶点作为唇部运动表示[Styletalk: One-shot talking head generation with controllable speaking styles]。嘴唇运动和音频编码器分别主要由MLPs和1d卷积实现。
5.开发了一个去噪网络：创建富有表现力的、音频驱动的面部动作。风格感知嘴唇专家：优化口型同步，同时不影响风格表达。风格预测器：直接从音频中推断说话风格，从而消除了对视频参考的需要。
基线方法：MakeitTalk[105]、Wav2Lip[49]、PCAVS[104]、AVCT[84]、GC-AVT[37]、EAMM[30]、StyleTalk[46]、DiffTalk[58]、SadTalker[100]、PDFGC[78]和EAT[20]。
3 其他论文及方法
有效利用隐空间：DAE (Diffusion Autoencoder) ，DAE-Talker的前置文章。将DDIM的控制信息编码到类似StyleGAN的隐空间，借此实现与StyleGAN类似的可控图像生成。它将latent code分为两部分，分别是有语义意义的线性隐码和捕捉随机细节的“Noise”。
DAE-talker：
- 解决视频抖动的方法：使用相同噪声做起始点，保证latent code的平滑性。
- 增强音频的表征能力：选择预训练Wav2vec 2.0提取音频特征。
- 平滑latent code：使用堆叠的Comformer[7]来构建局部和全局的上下文关联，以生成变化更加平滑的latent code。
- 学习音频和姿态之间的对应关系：在Conformer的Encoder和Decoder之间，加入了姿态控制器(Pose Adaptor)，用来学习音频和姿态之间的对应关系。（语音驱动动画的问题是一个一对多的问题。在头部姿态的情况下尤其如此，同一段音频很容易对应许多不同的姿态。为了缓解这个问题，作者提出在speech2latent网络中添加一个特定的组件来建模姿态。姿态预测器从语音中预测姿态，而姿态投影器将姿态添加回网络的中间特征中。通过在此阶段添加姿态损失，可以更好地建模姿态。由于姿态被投影到特征中，可以使用预测的姿态或真实的姿态。）
- 是否可以将latent code进一步拆分为id, pose, expression的latent representation？
- 局限性：模型仅在单个演讲者的12分钟数据上进行训练，没有环境变化。实验仅限于一个数据集。除了奥巴马之外，没有其他人的实验结果。且不易训练。
LAUGHING MATTERS：
- Video diffusion models：采用了可分解的时空U-Net架构，扩展了图像扩散模型中使用的标准2D U-Net。由四个通过残差连接连接的下采样和上采样块组成。
- Make-a-video：用伪3d卷积层和注意力层来平衡计算效率和网络中的信息共享。对于每一层，不使用完整的3D卷积，而是对空间维度应用2D卷积
，然后通过合并其他维度对时间维度应用1D卷积
。对注意力层应用类似的策略。
提高分辨率：加入metaportrait之类的超分算法，或最后接gfpgan进行图像修复，高清细节恢复。
插帧：RIFE，可以改善说话头生成效果：Real-Time Intermediate Flow Estimation for Video Frame Interpolation
利用面部先验：Talking Head Generation with Probabilistic Audio-to-Visual Diffusion Priors
端到端无监督运动迁移框架：Thin-Plate Spline Motion Model for Image Animation，TPSMM，code：GitHub - yoyo-nb/Thin-Plate-Spline-Motion-Model: [CVPR 2022] Thin-Plate Spline Motion Model for Image Animation.
高清：从GFPGAN 改为 ONNX / TensorRT.
