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LES-Talker：线性情感空间中可控的细粒度情感编辑与虚拟人物生成
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原文中文，约500字，阅读约需2分钟。
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内容提要
本研究提出线性情感空间（LES）和跨维注意力网络（CDAN），以解决一体化虚拟人物生成模型在细粒度情感编辑中的不足。实验结果表明，该方法在视觉质量和可控性方面优于主流技术。
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关键要点
- 本研究提出线性情感空间（LES）和跨维注意力网络（CDAN）。
- 研究解决了一体化虚拟人物生成模型在细粒度情感编辑中的不足。
- LES-Talker能够实现多层次的细粒度情感编辑，提供清晰且详细的情感变换区分。
- 实验结果表明，该方法在视觉质量和可控性方面优于主流技术。
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