对标记的依赖性:尽管DeWave方法在文中声称可以在没有标记(如眼动追踪)的情况下实现脑电波到文本的翻译,但它仍然依赖于基于标记的对齐过程。
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该方法的贡献包括:
其次是保持一致性,修正手部的同时不会影响图像的整体质量,保持了图像其他部分的一致性。另外,HandRefiner利用合成数据进行训练,这使得它能够有效地处理真实手和合成手之间的域差异,学习不同手的样子,并找到合适的方式来修正手部。
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