本研究提出了多个框架（如DiffGesture、C2G2和EMoG）用于生成音频驱动的共语手势。这些框架通过优化时间一致性、控制手势生成和提高视觉效果，克服了现有方法的不足。实验结果表明，这些新方法在手势生成的质量和效率上优于传统技术。

本研究提出了DiffGesture、ANGIE和C2G2等多个框架，以生成高保真的共语手势。这些方法通过结合音频与手势的语义关系，解决了手势生成中的时间一致性和多样性问题，表现出色，具有良好的应用前景。