多模态模型将更多地用于文档处理（但首先需要降低成本/延迟）。
未来，谁能更快吸引专业人才加入，谁能尽快适应品牌直播的快节奏、强创意，谁就能先行一步。
但仅仅七年后，很多事情都发生了变化。
虽然现在相关研究还处于早期阶段，但机器学习方法可以揭示隐藏的结构和因果关系，让数据看起来不再是杂乱无章的一堆数字。
尽管HandRefiner主要针对手部图像，但其基本原理和技术也可以适用于其他需要精细修正的图像生成任务，比如修正脚或耳朵等部分。
多模态模型将更多地用于文档处理（但首先需要降低成本/延迟）。
未来，谁能更快吸引专业人才加入，谁能尽快适应品牌直播的快节奏、强创意，谁就能先行一步。
但仅仅七年后，很多事情都发生了变化。
虽然现在相关研究还处于早期阶段，但机器学习方法可以揭示隐藏的结构和因果关系，让数据看起来不再是杂乱无章的一堆数字。
尽管HandRefiner主要针对手部图像，但其基本原理和技术也可以适用于其他需要精细修正的图像生成任务，比如修正脚或耳朵等部分。