🐭 Mickey-1928SD模型基于Stable-Diffusion-xl微调，使用1928年公共领域画面训练。
如果真是这样的话，Agent的开发会重新蓬勃发展。可以自动化工作流程、与其他Agent交互并随着时间的推移变得更好的Agent。
获得原始大脑数据后，研究人员就可以用大语言模型等对其进行解码，提取重要的视觉、文本信息。所以，获取大脑活动数据是翻译、重构人类想法、思维画面的关键基础。
虽然科学家在「慢地震」和普通地震之间没有发现绝对的关联，但是有科学家认为:
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。