钉钉发布AIGC应用层十大趋势
基于Agent的模型和生成式多媒体的发展，出现更多实验性应用。
3. 通过优化和改进，WikiChat在各个方面的性能都显著领先，尤其在事实准确性方面达到了97.3%。
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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。