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。
它不仅可以从图片中提取信息并回答问题,还可以将图片转化为JSON格式。LLaVA还可以识别验证码、识别图中的物体品种等,展现出了强大的多模态能力。在性能上接近GPT-4的情况下,LLaVA具有更高的成本效益,训练只需要8个A100即可在1天内完成。
此外,M2UGen还加入了适配器和LLaMA2模型,使得该模型具备多种能力。
实施全球通信的实时语言翻译,使企业能够与多元化的客户群互动。
此外,卡迪夫大学讲师Francesca Sobande研究了具有种族模糊特征的虚拟影响者。她认为一些品牌出于营销目的给予其这些特征,以吸引更广泛的受众,这“只是另一种形式的营销”。