“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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