生成式AI占据着2023年诸多头条新闻,2024年大概也会如此。
6. Transformer架构的替代方案将得到真正的采用。
可能地震的前兆信号就隐藏在其中,只是我们还没有办法足够好的测量出这种前兆信号。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。
其次是保持一致性,修正手部的同时不会影响图像的整体质量,保持了图像其他部分的一致性。另外,HandRefiner利用合成数据进行训练,这使得它能够有效地处理真实手和合成手之间的域差异,学习不同手的样子,并找到合适的方式来修正手部。