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发布时间:2024-07-05 14:27:28

@Meta研究员Martin Signoux

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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。

在细化阶段,通过在UV空间中训练无光照扩散模型,解决粗糙纹理的光照阴影和纹理空洞问题,提升纹理贴图的视觉美感。这一框架的引入使得Paint3D在纹理生成方面表现出色,被评价为最好的纹理生成方法之一。

反馈分析:人工智能可以分析客户反馈,使企业能够根据消费者的实际需求完善产品和服务。