在2024年，我们将看到具有高分辨率和长期连贯性的视频生成。这将需要更多的“思考” ，即系统2的推理和长远规划。
更重要的是，它的作用只是预警，并不是预测。
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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。
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