AffectFlow-DINO：用条件整流流进行不确定性感知的多任务情感估计

AffectFlow-DINO面向第11届ABAW挑战赛，在冻结的DINOv3 ViT-S/16骨干上加入条件整流流头，以生成分布而非单点预测，从静态人脸联合估计连续价度-唤醒度、8类表情和12个面部动作单元。实验显示，流解码使价度CCC提升0.058；后验阈值校准将稀有Fear类别表现从3.8%提升至33.1%，最终MTL得分为1.177，高于官方基线0.45。