推出一个非常优秀的视频生成模型,该模型仅在授权数据基础上进行训练。
🔍 研究人员提出了一种简单而新颖的方法,只使用合成数据就能获得高质量的文本嵌入
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。
要点:这种氛围,也顺势带起了玩家的情绪。在#我的蛋仔年度报告##和蛋仔一起跨年#这些话题里,可以看到不少玩家剪辑的短视频。里面不仅有人回忆这一年在蛋仔中参与的活动,也有人记录自己参加的线下活动、收集的游戏周边;不过更多的,还是过去一年中,和朋友们一起玩蛋仔的各种瞬间。