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。
2. 斯坦福研究人员利用维基百科数据训练大模型WikiChat，成功减轻了幻觉问题，并在事实准确性和对话性方面超过了其他模型。
3. 通过优化和改进，WikiChat在各个方面的性能都显著领先，尤其在事实准确性方面达到了97.3%。
此外，行动还将进一步提升移动网络下行均值接入速率至220Mbps以上，上行均值接入速率不低于45Mbps。这将进一步优化网络卡顿、时延等主要业务指标，确保移动网络达到95%以上的达标速率占比。
模型下载地址:https://huggingface.co/damo-vilab/dreamtalk