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发布时间:2024-07-03 11:17:29

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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。

HandRefiner的工作原理包括手部识别与重建以及条件修补两个过程。首先,它识别出生成图像中形状不正常的手部,并使用手部网格重建模型重建出一个正确的手部形状和手势。即使在畸形的手部图像中,HandRefiner也能够生成合理的重建结果,这得益于模型基于正常手部的训练数据。

我在TypeScript、JavaScript、Dart和Python中使用了Copilot。有时,它会让我感觉它读懂了我的想法,准确地生成了我想要的代码,这很惊人!然而,这样的时刻很少,每个月只有几次。

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