【AiBase提要】DeWave的核心技术思路是,将连续的脑电波信号转化为离散的编码,然后输入预训练的大语言模型进行文本翻译。
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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。
2、LLaVA、CogAgent和BakLLaVA是三种具有极大潜力的开源视觉语言模型。