隐式扩散模型在 Dreamface 数字人的技术体系中扮演着雕琢细节的重要角色。在完成对语音和图片的初步分析后，隐式扩散模型开始发挥作用。它基于输入的文本提示和初始的面部几何模型，通过在潜在空间中进行逐步扩散和优化，不断细化面部的细节信息 。

具体来说，模型会从一个相对粗糙的面部几何表示开始，利用扩散过程逐渐添加更精细的面部细节，如嘴唇的细微褶皱、嘴角的上扬或下垂程度等。在这个过程中，隐式扩散模型通过不断调整面部顶点的位置和法线贴图，使面部模型更加贴合语音内容所需要的表情和口型变化 。而且，该模型能够在不同的视角和光照条件下对渲染图像进行得分蒸馏采样（SDS）处理，确保生成的面部细节在各种情况下都能保持高度的真实性和一致性，让数字人的口型变化看起来更加自然、流畅 。

基于物理的材质扩散技术是 Dreamface 数字人实现高度真实感的关键技术之一。它主要负责生成与面部几何模型和语音提示相匹配的面部纹理和材质效果 。在实际应用中，首先会对预先训练的隐式扩散模型（LDM）在大规模的 UV 材质数据集上进行微调，得到两个专门用于面部纹理生成的 LDM 扩散模型 。

这两个模型通过一种联合训练方案协同工作，一个模型专注于直接去噪 UV 纹理贴图，另一个模型则用于监督渲染图像，以确保生成的面部 UV 贴图和渲染图像在纹理和颜色上都能与文本提示和面部几何模型完美契合。例如，当语音内容涉及到微笑的表情时，基于物理的材质扩散技术能够准确地生成与微笑表情相匹配的嘴唇纹理、皮肤拉伸效果以及面部光影变化，使得数字人的面部材质看起来更加真实、生动，仿佛具有真实人类皮肤的质感和光泽 。

为了进一步提高生成纹理的质量和效率，Dreamface 还采用了粗糙纹理潜在扩散阶段，为细节纹理生成提供先验潜在信息，同时利用提示学习策略和非面部区域遮罩等技术，确保生成的漫反射贴图不含有不良特征或不需要的元素，最终通过超分辨率模块生成 4K 基于物理的高质量纹理，为数字人的精准对口型效果提供了逼真的视觉呈现 。

与传统数字人技术或其他同类产品相比，Dreamface 数字人在多个关键维度上展现出了显著的优势，这些优势使其在竞争激烈的数字人市场中脱颖而出，成为行业内备受瞩目的创新成果。

在传统的数字人技术中，实现口型与语音的精准同步一直是一个难题。许多数字人在说话时，口型与语音之间存在明显的偏差，要么口型对不上语音的节奏，要么嘴唇的动作与发音不匹配，这给用户带来了非常糟糕的体验 。例如，在一些早期的虚拟主播应用中，数字人主播在播报新闻时，口型的变化常常显得生硬、不自然，与所念的文字内容无法完美契合，让人感觉仿佛是在看一场配音失误的动画。