在得到一系列离散代码之后，就可以像处理语言词向量一样，输入到预训练的大语言模型，最终生成翻译的文本内容。
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。
炒虾机器人Mobile ALOHA的研发过程中，关键在于模仿学习算法和静态ALOHA数据的共同训练。研究人员通过50个演示让机器人学习不同的任务，从而使其具备了强大的学习能力。机器人可以连续多次完成同一个任务，即使是在训练数据中看不到的情况下，也能够进行正确的操作。这种模仿学习的方法为机器人的开发和应用提供了新的思路，使机器人在各种复杂任务中表现出色。
在细化阶段，通过在UV空间中训练无光照扩散模型，解决粗糙纹理的光照阴影和纹理空洞问题，提升纹理贴图的视觉美感。这一框架的引入使得Paint3D在纹理生成方面表现出色，被评价为最好的纹理生成方法之一。
内容多样化:人工智能可以帮助生成从博客文章到视频脚本的广泛内容，从而促进多样化的内容策略。