而下面这个问题，也再一次被提起:人类究竟什么时候能及时预测地震呢?
这一功能的背后是阿里通义实验室自研的视频生成模型Animate Anyone。在Github上，该项目的Star数短短数日就超过1万，被认为是近期大模型领域最受欢迎的大模型算法之一。
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。
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。
尽管存在这些缺点，Cody AI在将我的代码翻译成英语并构建测试方面帮助很大——使其成为我工具包中不可或缺的工具。