悉尼科技大学首席研究员兼DeWave作者, Chin-Teng Lin表示,DeWave是第一个将离散编码集成在大脑到文本翻译领域的产品,引入了一种创新的神经解码方法。同时与大语言模型的集成,也开辟了神经科学和AI相结合的全新探索。
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然后,HandRefiner采用条件修补方法来处理识别出的问题手部。它生成一个深度图,其中包含了关于手部形状和位置的重要信息。这个深度图被用作指导,通过ControlNet集成到扩散模型中。最后,HandRefiner将重新画好的手部放回原来的画作中,替换掉原本画错的手,而其他部分保持不动,保持了原画的风格和内容。
它确实生成了一些我可以使用的代码,但经常忽略了我的一些建议,或者删除了它之前添加的功能。它需要大量的辅助和细节注意,没有节省我太多的时间。
VCoder作为一个视觉编码器,为MLLM提供了更好的视觉感知能力,能够处理特殊类型的图像,并改善了对象感知任务的表现。在与其他模型的比较中,VCoder在对象计数和识别方面表现出色,特别是在复杂场景中。