为了实现逼真的呈现，该方法将场景参数化为三个部分:遮挡物 → 人 → 背景，并通过新颖的优化目标将这些渲染解耦。为了处理在真实世界场景中可能出现的遮挡情况，该方法引入了感知遮挡的场景参数化，将场景解耦为遮挡、人和背景三个部分。此外，该方法设计了广泛的客观函数，以帮助强化将人从遮挡和背景中解耦，并确保人体模型的完整性。
该方法的贡献包括:
3. 🌐 **开源推动AI运维:** Meta计划将HawkEye开源，认为这将推动整个行业在强大、负责任的AI运维方面取得重要进展。
CogAgent作为在CogVLM基础上改进的开源视觉语言模型，拥有更多的功能和性能优势。它支持更高分辨率的视觉输入和对话答题，能够处理超高分辨率图像输入。
自动回复社交媒体评论，保持参与度并增强客户体验。