GAIAは従来の方法と比較して優れた結果を達成するためにいくつかの重要な技術的側面を取り入れています。まず、GAIAは動きと外見の表現を完全に分離し、それぞれ独立した潜在表現としてエンコードします。これにより、単一のポートレート画像から自然で多様な話すアバターを生成することが可能になります。また、GAIAでは拡散モデルを使用して音声から動きの潜在表現を予測し、その後生成プロセスに応用します。この手法は他の先行研究が採用する特徴変形や3DMM係数などの事前知識やヒューリスティックスを排除し、データ分布から直接学習することで自然で多様性豊かな結果を実現しています。