1000多万粉丝是FILA店播成绩的重要基础
引入了感知遮挡的场景参数化,将场景解耦为遮挡、人体和背景三个部分。提出了一种新的渲染框架,分别渲染这三个部分,并设计了新颖的优化目标,以确保遮挡的清晰解耦和更完整的人体呈现。在具有挑战性的遮挡密集野外视频上对方法进行了评估,展示了其在呈现遮挡人体方面的有效性。Wild2Avatar通过与Vid2Avatar(基线)和原始视频的对比,呈现了其在解决被遮挡人物渲染挑战方面的独特性能。
它不仅可以从图片中提取信息并回答问题,还可以将图片转化为JSON格式。LLaVA还可以识别验证码、识别图中的物体品种等,展现出了强大的多模态能力。在性能上接近GPT-4的情况下,LLaVA具有更高的成本效益,训练只需要8个A100即可在1天内完成。
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