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。
除了模仿学习，斯坦福团队还开发了低成本的全身遥操作系统Mobile ALOHA，用于收集双臂移动操作数据。该系统将机器人安装在轮式底座上，实现了全身远程操控。研究人员可以通过遥控器控制机器人的移动和操作，从而完成各种复杂的任务。这个全身远程操控系统的设计简单直接，使用方便灵活，为机器人的操作提供了便利。
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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站长之家(ChinaZ.com) 1月3日 消息:阿里巴巴宣布其项目DreamTalk已经开源。这个项目可以让人物照片说话，支持包括歌曲、多种语言的语音、嘈杂的音频在内的各种声音匹配。