“O”:视频输出。2023年，我们看到了文字到视频合成的浪潮:WALT（谷歌）、EmuVideo(Meta)、Align Your Latents(英伟达)、Pika等等，数不胜数。然而，大多数生成的片段仍然很短。我将它们视为AI视频的“系统1”——“无意识”的局部像素运动。
研究团队提出了一种考虑遮挡的场景参数化方法，将整个场景分解为遮挡、人物和背景三个部分。此外，我们设计了广泛的客观函数，以帮助强化人物与遮挡、背景的分离，并确保对人物模型的完整性。我们通过在野外视频上进行实验证明了我们方法的有效性。
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。
这也是该机构有史以来，对企业开出的最高罚单。
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