要進一步提升 DiffTED 生成的視頻中人物面部表情的真實性和生動性，可以考慮以下幾個方向：
面部表情生成模型的整合：引入專門針對面部表情生成的深度學習模型，例如基於 GAN（生成對抗網絡）或 VAE（變分自編碼器）的模型，這些模型可以專注於捕捉和生成細緻的面部表情變化，從而增強面部表情的真實性。
多模態學習：結合音頻、文本和視覺信息進行多模態學習，這樣可以更好地理解語音中的情感和語調，並將這些信息轉化為相應的面部表情。這種方法可以提高面部表情與語音的同步性和自然度。
增強數據集：擴大訓練數據集，特別是包含多樣化面部表情的數據，這樣可以幫助模型學習到更豐富的面部表情特徵，從而在生成時能夠表現出更真實的情感。
面部關鍵點跟踪：在生成過程中，使用更精細的面部關鍵點跟踪技術，這樣可以更準確地捕捉面部的微小變化，並在生成視頻時進行更精確的渲染。
後處理技術：引入後處理技術，如圖像增強和超分辨率重建，來改善生成視頻的質量，特別是在面部細節上，這樣可以減少模糊和失真，提升整體的視覺效果。