大型多模态模型（LMMs）将不断涌现，并在争论中取代LLMs。
并且，对于容易发生大地震的地区，间隔可能长达数百年，不确定性如此之大，这种预测方法基本是不靠谱的。
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。
看上去，这种「简单的美好」很容易实现，但为何其他游戏难以复刻?事实上，这背后有着多个结实的骨架在支撑着。
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