研究团队提出了一种考虑遮挡的场景参数化方法，将整个场景分解为遮挡、人物和背景三个部分。此外，我们设计了广泛的客观函数，以帮助强化人物与遮挡、背景的分离，并确保对人物模型的完整性。我们通过在野外视频上进行实验证明了我们方法的有效性。
不同于传统的迭代采样过程，CoMoSVC实现了一步采样，即能够在单次操作中完成声音的转换，大大加快了处理速度。同时，它在保持高音质转换的同时，优化了推理速度，确保转换后的音频既自然又忠实于目标歌手的风格。
站长之家（ChinaZ.com）1月4日 消息:VCoder是一个视觉编码器，旨在提高多模态语言模型（MLLM）在识别图像中的对象和理解图像场景方面的能力。它能够帮助模型更好地理解和分析图像内容。
论文地址:https://arxiv.org/pdf/2312.08914.pdf
科技就是这样，你往前领先一步、有了一段时间的优势，别人跟进太正常不过了，荣耀要做的就是快速地奔跑。