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8. 合成数据激增。合成数据在AI领域正变得至关重要，尤其是在医疗保健和金融等敏感领域（作为隐私和偏见的解决方案）。如果我们能解决合成数据问题，它将有利于开源，因为在开源领域，购买海量数据集并不是一种选择。
曾经，专家们一度非常有信心。
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。
站长之家（ChinaZ.com）1月4日 消息:图像修复一直是一个备受研究者关注的复杂挑战，其主要目标是在维持降质输入的感知质量的同时，创建视觉上吸引人且自然的图像。在没有有关主题或降质的信息的情况下（盲目恢复），了解自然图像范围至关重要。为了恢复面部图像，必须在确保输出保留个体独特面部特征之前包含身份信息。以往的研究已经探讨了使用基于参考的面部图像恢复的方法来解决这一要求。然而，将个性化整合到基于扩散的盲目恢复系统仍然是一个持久性的挑战。