知名AI学者吴恩达在其创办的AI教育科技公司DeepLearning.AI官网发表了一篇预测AI趋势的新文章。他相信AI领域有三件事在未来十年都不会改变:
为了实现逼真的呈现，该方法将场景参数化为三个部分:遮挡物 → 人 → 背景，并通过新颖的优化目标将这些渲染解耦。为了处理在真实世界场景中可能出现的遮挡情况，该方法引入了感知遮挡的场景参数化，将场景解耦为遮挡、人和背景三个部分。此外，该方法设计了广泛的客观函数，以帮助强化将人从遮挡和背景中解耦，并确保人体模型的完整性。
1. 维基百科+大模型打败幻觉，斯坦福WikiChat在事实准确性和其他指标上表现优秀。
HandRefiner具有以下几个主要特点。首先是精确性，它能够精确地识别和修正生成图像中的畸形手部，提供了一种有效的后处理解决方案。
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