【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。
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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。