钉钉发布AIGC应用层十大趋势
如果要评选2023年的品牌黑马，活力28一定榜上有名。
研究团队提出了一种考虑遮挡的场景参数化方法，将整个场景分解为遮挡、人物和背景三个部分。此外，我们设计了广泛的客观函数，以帮助强化人物与遮挡、背景的分离，并确保对人物模型的完整性。我们通过在野外视频上进行实验证明了我们方法的有效性。
在实验中，VCoder与开源的多模态LLMs（如MiniGPT-4、InstructBLIP、LLaVA-1.5和CogVLM）进行了比较，并在COST验证集上进行了测试。实验结果表明，VCoder在对象识别任务中表现最佳，特别是在对象计数和识别方面优于基线模型。在处理复杂场景中的对象计数和识别任务时，VCoder展现出更高的准确性，尤其是在场景中有许多实体时。
就像我们做荣耀绿洲护眼屏，当做出突破的时候我们发现，其他厂家都会跟进，但是我觉得这种卷是一个好的现象。