🐭 Mickey-1928SD模型基于Stable-Diffusion-xl微调，使用1928年公共领域画面训练。
相比马斯克的Neuralink脑机接口芯片，DeWave使用更加简单方便，无需做昂贵的手术植入芯片，通过海量数据训练的大模型就能将脑电波翻译成文本。
为了解决这个问题，HandRefiner提出了一种条件修补方法，可以在不改变图片其他部分的情况下，修正那些形状不正常的手部图像。
HandRefiner的工作原理包括手部识别与重建以及条件修补两个过程。首先，它识别出生成图像中形状不正常的手部，并使用手部网格重建模型重建出一个正确的手部形状和手势。即使在畸形的手部图像中，HandRefiner也能够生成合理的重建结果，这得益于模型基于正常手部的训练数据。
1.使用ChatGPT进行内容创建