AI需要良好的数据才能正常运行。正如人类需要良好的数据来做出决策，从采取什么营销策略到给孩子吃什么，AI也需要良好的数据，即使我们的算法在不断扩展、演变和改进。
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。
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。
研究讨论了基于扩散的盲目恢复方法，当应用于降级的面部图像时，可能无法有效保留个体的独特身份。研究人员强调了以前在基于参考的面部图像恢复方面的努力，引用了各种方法，如GFRNet、GWAINet、ASFFNet、Wang等，DMDNet和MyStyle。这些方法利用单个或多个参考图像来实现个性化恢复，确保对降级图像中个体独特特征的更好保真度。与以往方法不同，提出的技术使用基于扩散的个性化生成先验，而其他方法使用前馈架构或基于GAN的先验。
这样一个跨年派对带来的节日气氛，似乎已经穿过屏幕，来到了现实世界。你在玩家们的分享中就能强烈感受到，蛋仔们在一起蹦迪和合影、用游戏发言代替欢呼、高举虚拟「灯牌」的样子，背后都是玩家们的欢呼雀跃。可以说，线下主题乐园能体验到的活动和气氛，蛋仔不仅完全不输，一些线下乐园做不到的地方，蛋仔甚至还有所超越。