🚀 模型作者为@Dorialexander，下载地址及在线体验链接已公开。
而令科学家感到惊喜的是，他们发现先前很多认为是噪声的信号，却被机器学习认为是可以做出预测的主要信号。
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。
Paint3D 能够根据文本或图像输入，在无纹理的3D模型上生成高分辨率、无光照的多样化纹理贴图。这项技术的主要目标是使生成的纹理能够被重新照明或重新编辑，并直接应用于现有的渲染管线。
21. 使用 ChatGPT 进行客户反馈分析:分析客户反馈以识别趋势和需要改进的领域，从而加强产品开发和客户体验衡量。