本研究将3D可变模型整合到多视角一致性扩散方法中，提高了生成扩散模型在创建人类头像任务中的质量和功能。实验证明了该方法在新视角合成任务上的性能改进，并实现了面部表情和身体姿势控制的无缝融入。该框架是第一个允许从单一图像创建完全3D一致、可动画和照片般逼真的人类头像的扩散模型。定量和定性评估证明了该方法相对于现有模型的优势。

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本研究整合3D可变模型到多视角一致性扩散方法，提升生成扩散模型在人类头像任务中的质量和功能。实验证明该方法在新视角合成任务上的性能改进，并实现了面部表情和身体姿势控制的无缝融入。该框架是第一个允许从单一图像创建完全3D一致、可动画和照片般逼真的人类头像的扩散模型。定量和定性评估证明了该方法相对于现有头像创建模型的优势。

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本研究通过整合3D可变模型到多视角一致性扩散方法中，提升生成扩散模型在创建逼真人类头像任务中的质量和功能。实验证明了生成流水线模型在新视角合成任务上的性能改进，实现了面部表情和身体姿势控制的无缝融入。该框架是第一个允许从单一图像创建完全3D一致、可动画和逼真的人类头像的扩散模型。定量和定性评估证明了该方法在新视角和新表情合成任务上的优势。