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。
然后，HandRefiner采用条件修补方法来处理识别出的问题手部。它生成一个深度图，其中包含了关于手部形状和位置的重要信息。这个深度图被用作指导，通过ControlNet集成到扩散模型中。最后，HandRefiner将重新画好的手部放回原来的画作中，替换掉原本画错的手，而其他部分保持不动，保持了原画的风格和内容。
这样的场景，不仅是和朋友聚会的最优选择，也是一个梦幻、乐园的代名词。这也让蛋仔非常契合现代年轻人的情绪——生活已经很累了，大家都只想做一个简单快乐的蛋仔。
这个项目的开源意味着更多的开发者和研究人员可以使用这项技术，为其添加新的功能或者进行改进。DreamTalk的开源将为语音合成技术的发展带来新的动力。
10. 使用 ChatGPT 回复社交媒体上的用户评论