为了实现逼真的呈现，该方法将场景参数化为三个部分:遮挡物 → 人 → 背景，并通过新颖的优化目标将这些渲染解耦。为了处理在真实世界场景中可能出现的遮挡情况，该方法引入了感知遮挡的场景参数化，将场景解耦为遮挡、人和背景三个部分。此外，该方法设计了广泛的客观函数，以帮助强化将人从遮挡和背景中解耦，并确保人体模型的完整性。
2. 💼Articul8源于英特尔与波士顿咨询集团（BSG）的合作，构建了一款可读取文本和图像的通用人工智能系统。
这些拆分是英特尔首席执行官Pat Gelsinger的复苏计划的一部分，该计划涉及在美国和欧洲建立新的芯片工厂，并在未来四年内引入新的先进芯片制造节点。特别是，Articul8符合Gelsinger的计划，即推出新的软件产品和服务，包括通用人工智能产品，以与Nvidia和AMD等竞争对手的产品竞争，并使英特尔的硬件在各种应用中更具吸引力。
据悉，M2UGen采用了创新的方法，生成了大规模的多模态音乐指导数据集，用于训练模型。这包括MU-LLaMA模型生成的1.2k多小时音乐字幕数据集。模型结合了MU-LLaMA、BLIP图像字幕模型、MPT-7B-Chat模型以及VideoMAE字幕模型，以在各个领域生成对应的指导。
支持多种翻译引擎: 集成了多种翻译引擎，包括Google、ChatGPT、DeepL、Baidu、DeepLX、Gemini、Tencent等，确保用户能够选择适用于其项目的最佳翻译引擎。