【AiBase提要】👨💻💡🎯聚焦开发者
大型多模态模型（LMMs）将不断涌现，并在争论中取代LLMs。
论文地址:https://arxiv.org/abs/2309.14030v3
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。
【AiBase提要】👨💻💡🎯聚焦开发者
大型多模态模型（LMMs）将不断涌现，并在争论中取代LLMs。
论文地址:https://arxiv.org/abs/2309.14030v3
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。