**划重点:**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。
站长之家(ChinaZ.com) 1月4日 消息:工业和信息化部等十一部门联合宣布启动“信号升格”专项行动，旨在显著增强移动网络（4G和5G）的信号覆盖和质量。这一行动计划将大幅改善移动用户的业务感知，提升网络的整体性能。
根据介绍，该行动计划在2024年底前完成超过8万个重点场所的移动网络深度覆盖，覆盖2.5万公里铁路和35万公里公路以及150条地铁线路。
在实验中，VCoder与开源的多模态LLMs（如MiniGPT-4、InstructBLIP、LLaVA-1.5和CogVLM）进行了比较，并在COST验证集上进行了测试。实验结果表明，VCoder在对象识别任务中表现最佳，特别是在对象计数和识别方面优于基线模型。在处理复杂场景中的对象计数和识别任务时，VCoder展现出更高的准确性，尤其是在场景中有许多实体时。