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悉尼科技大学的科研人员，通过大语言模型、EEG（大脑活动检测工具）、脑机接口等技术，开发了一个可自动读取人类想法，并转化成文本的AI大模型——DeWave。
首先，通过向量量化变分编码器的结构，将接收到的脑电波信号，转换成一系列向量化的特征表示。
肉眼可见的是，地震预测正在发生范式转变。
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。