“I”:视频输入。GPT-4V对视频的理解还相当原始，因为它将视频视为一系列离散图像。减少信息冗余的最聪明方法是什么?学习目标应该是什么?下一帧预测与下一个单词预测有着明显的类比关系，但它是否是最佳的?如何与语言交错?如何引导机器人和人工智能的视频学习?业界尚未达成共识。
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。
站长之家（ChinaZ.com）1月4日 消息:HandRefiner是一种可以修正形状不正常的手部图像的方法。在生成图像方面，目前的图像生成模型已经非常出色，但是在生成人类手部的图像时常常会出现问题，例如手指数量不对或者手形怪异。
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