FlexiAct: 面向异构场景的灵活行为控制

论文结构清晰，从问题陈述到提出的方法、实验设计、结果讨论和未来工作，各部分逻辑连贯，论证充分。

强项: 提出了具有特定功能的模型组件（RefAdapter, FAE）。, 设计了针对异构场景的评估数据集。, 采用了多种定量指标进行评估。, 进行了关键组件的消融研究。
弱项: 定量评估的样本量（250个视频-图像对）相对适中。, 人类评估样本量（5位评估者，50对视频）较小。, 对 FAE 训练中超参数（如 t_1, t_h）选择的理论依据或探索过程描述不详尽。

通过定量指标和丰富的视觉示例（图1，图4-11）充分支持了FlexiAct在异构场景下动作迁移和外观一致性的有效性。消融研究也提供了有力证据。

提出了用于异构场景动作迁移的FlexiAct框架，引入了RefAdapter用于空间结构适应性，以及Frequency-aware Action Extraction利用去噪过程频率特性进行动作提取，这些方法在现有工作中具有创新性。

解决了当前动作定制方法在异构场景下的关键限制，有望降低视频制作成本，扩展应用范围，并为视频生成和控制领域的研究提供新方向和工具（代码发布）。

强项: 语言正式、精确，符合学术规范。, 方法描述清晰，关键组件和流程（图3）易于理解。, 实验设置和评估方法描述详尽。
改进点: 无