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2. 🔍 **创新方法**:通过场景参数化,将场景分解为遮挡、人物和背景三个部分,并利用神经辐射场分别建模人物和遮挡/背景,以实现对被遮挡人物的准确渲染。
3. 研究者认为,通过特定医学数据的培训和调整,有望提高LLM(大型语言模型)类聊天机器人的诊断准确性。
为了解决这个问题,HandRefiner提出了一种条件修补方法,可以在不改变图片其他部分的情况下,修正那些形状不正常的手部图像。