DeWave训练流程
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。
头部酒水主播李宣卓认为，几大主流平台已经形成各自的特点:“淘宝像全国连锁的专卖店，快手像三四线小城市面向当地人的商铺，抖音则像一个旅游景点里的网红店。”
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。
46. 使用 Chat GPT 进行绩效评估:通过分析员工绩效数据并简化审核流程，自动生成绩效评估的初始草案。