体验地址:discord.gg/GUSTKcEJ7a
开源模型击败GPT-4，小模型更流行
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。
与GPT-4V进行比较时，实验发现GPT-4V在所有对象识别任务中表现一致，但在对象级感知方面落后于VCoder。
趋势预测:通过分析数据模式，人工智能可以预测即将到来的消费者趋势，确保企业保持领先一步。
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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。
与GPT-4V进行比较时，实验发现GPT-4V在所有对象识别任务中表现一致，但在对象级感知方面落后于VCoder。
趋势预测:通过分析数据模式，人工智能可以预测即将到来的消费者趋势，确保企业保持领先一步。