02_可控人体生成与角色动画高频考点
可控人体生成的核心目标是什么？
原题人体驱动常见输入条件有哪些？
原题Pose、DensePose、Depth、Normal、SMPL/SMPL-X 各自适合什么场景？
原题基于图像扩散模型做人像视频动画的典型结构是什么？
原题Animate Anyone 类方法为什么成为可控人体动画的经典范式？
原题ReferenceNet 如何保持人物外观一致？
原题为什么比 CLIP 全局 embedding 更强？
原题本追问比较 ReferenceNet 与 CLIP 的全局 embedding。
Pose Guider / Pose Encoder 如何影响动作跟随能力？
原题Motion Module 如何提升帧间一致性？
原题为什么人体驱动中的脸部 ID 最容易崩？
原题OmniHuman、StableAnimator、SkyReels-A1、Wan-Animate 代表了什么趋势？
原题OmniHuman 的多条件混合训练为什么有效？
原题StableAnimator 如何解决身份一致性？
原题SkyReels-A1 如何用表达感知关键点做肖像动画？
原题Wan-Animate 的整体复制和角色替换如何理解？
原题可控人体动画如何设计训练数据和损失？
原题自重构和交叉重构分别训练什么能力？
原题如何避免条件冗余和 Copy-Paste？
原题如何处理体型差异、手部动作和遮挡？
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