DeWave的训练流程主要分为三个阶段:1）自监督编码器预训练（仅原始EEG脑磁波)，这一阶段会先训练一个脑电波自编码模型，输入原始EEG波形，通过重建实现自监督。这样可以提取有用的时域和频域特征。
2. 🔍 **创新方法**:通过场景参数化，将场景分解为遮挡、人物和背景三个部分，并利用神经辐射场分别建模人物和遮挡/背景，以实现对被遮挡人物的准确渲染。
站长之家（ChinaZ.com）1月4日 消息:斯坦福华人团队开发的炒虾机器人Mobile ALOHA成为了全网的热议话题。这个机器人能够炒菜、洗碗等各种复杂任务，仅用50个演示就能够让机器人始终如一地完成一项任务。
传统的基于扩散的声音转换模型通常需要多个迭代步骤来逐渐生成目标音频，这个过程可能既复杂又耗时。然而，CoMoSVC通过创新的模型设计和算法优化，实现了快速且高效的一步采样，大大减少了转换所需的时间，同时保持了音频质量。
通过实验，Paint3D 在生成多样化纹理贴图方面表现显著，几乎在所有样本上达到更好的效果，成为唯一一个能生成无内嵌光照纹理的算法。