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2. 🤳 该方法使用有限的高质量个体图像集，以保持图像对个体身份的高保真性。
研究讨论了基于扩散的盲目恢复方法，当应用于降级的面部图像时，可能无法有效保留个体的独特身份。研究人员强调了以前在基于参考的面部图像恢复方面的努力，引用了各种方法，如GFRNet、GWAINet、ASFFNet、Wang等，DMDNet和MyStyle。这些方法利用单个或多个参考图像来实现个性化恢复，确保对降级图像中个体独特特征的更好保真度。与以往方法不同，提出的技术使用基于扩散的个性化生成先验，而其他方法使用前馈架构或基于GAN的先验。
- 令人惊讶的是，在创建测试方面表现相当不错。
另外，DreamTalk还具有说话风格预测的功能，能够根据语音预测说话者的风格，并同步表情，使得动画更加贴近原始音频。此外，该框架适用于多种场景，可以用于歌曲、不同类型的肖像，甚至在嘈杂环境中也能表现良好。