X-Portrait 2是字节跳动智能创作团队推出的单图视频驱动技术，基于一张静态照片和一段驱动视频生成高质量、电影级视频。X-Portrait 2保留原图身份特征，准确捕捉细微表情和情绪，实现跨风格动作迁移，适用于写实人像和卡通图像。与Act-One相比，X-Portrait 2在快速头部动作、细微表情变化和强烈个人情感的表现上更为真实。
X-Portrait 2的主要功能表情和情绪迁移：X-Portrait 2能将驱动视频中的表情和情绪迁移到静态肖像上，生成具有丰富表情的视频内容。高保真度：在生成视频中保持高保真度，确保表情和情绪的细微变化得到准确再现。跨风格和跨域迁移：模型支持将表情迁移到不同风格和领域的图像上，包括写实肖像和卡通图像。实时视频生成：实时生成视频，减少传统动作捕捉和角色动画的复杂性。广泛的应用场景：适用于真实世界叙事、角色动画、虚拟代理和视觉效果等多种场景。X-Portrait 2的技术原理表情编码器模型：X-Portrait 2构建一个表情编码器模型，模型从输入中隐式编码每一个微小的表情变化，基于在大规模数据集上的训练实现。生成式扩散模型：将表情编码器与生成式扩散模型相结合，生成流畅且富有表现力的视频。外观与运动解耦：在训练表情编码器时，确保外观和运动信息的强解耦，让编码器只关注驱动视频中与表情相关的信息。跨风格和跨域表达转移：模型实现跨风格和跨域的表情转移，覆盖写实肖像和卡通图像，提高模型的适应性和应用范围。细节捕捉：捕捉、迁移包括快速头部动作、细微表情变化和强烈个人情感在内的复杂表情和动作，对于高质量的动画内容创作至关重要。X-Portrait 2的项目地址项目官网：byteaigc.github.io/X-Portrait2X-Portrait 2的应用场景电影和动画制作：在电影和动画产业中，X-Portrait 2生成或增强角色的表情和动作，减少传统动作捕捉的需求，降低成本、提高效率。游戏开发：游戏开发者为游戏角色创建更加真实和动态的表情和动作，提升玩家的沉浸感。虚拟主播和虚拟偶像：在直播和娱乐领域，创建虚拟主播和虚拟偶像，让表情和动作更加自然和生动。社交媒体和内容创作：内容创作者为视频添加动态表情，提高内容的吸引力和互动性。教育和培训：在教育领域，创建教育视频，让教学内容更加生动和易于理解。 
