是的，DiffTED 的方法可以擴展到生成全身人物的演講視頻。這可以通過以下幾個步驟實現：
全身關鍵點檢測：首先，需要引入全身關鍵點檢測模型，這樣可以捕捉到全身的動作和姿勢，而不僅僅是上半身的動作。這些關鍵點可以用於生成更完整的身體動作。
擴展 TPS 動作模型：在 Thin-Plate Spline (TPS) 動作模型中，擴展其能力以處理全身關鍵點的變換，這樣可以在生成視頻時更好地表現全身的動作和姿勢。
多視角視頻生成：考慮使用多視角視頻生成技術，這樣可以從不同的視角捕捉全身動作，並在生成過程中進行合成，從而提高視頻的真實感和多樣性。
整合身體動作與面部表情：在生成全身視頻時，確保身體動作與面部表情之間的協調，這樣可以增強整體的表現力，使演講者的表現更加生動。
訓練數據的多樣性：擴大訓練數據集，包含各種全身動作的視頻，這樣可以幫助模型學習到更豐富的全身動作特徵，從而在生成時能夠表現出更自然的全身動作。