致力于分享前沿科技，为你带来最新的 AI 人工趋势、深度解读和实用应用，助你更好地了解和应用人工智能，与智能时代同步前行。

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备注好友：方向-学校/公司-姓名/昵称【AIGC 先锋科技】交流群人类运动视频生成技术取得了显著进步，但现有方法在准确渲染细节部位如手和面部方面仍存在困难，尤其是在长序列和复杂动作中。当前的方法也依赖于固定的分辨率，难以保持视觉一致性。为了解决这些限制，作者提出了HumanDiT，这是一个基于Diffusion Transformer（DiT）的姿势引导框架，在包含1400小时高质量视频的大型且多

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备注好友：方向-学校/公司-姓名/昵称【AIGC 先锋科技】交流群近年来，基于Transformer的模型通过利用其内在捕捉复杂上下文特征的能力，在图像修复领域取得了显著进展。近期，Mamba模型凭借其处理长程依赖的能力和相较于Transformer的显著计算效率，在计算机视觉领域引起了广泛关注。然而，Mamba在上下文学习能力方面目前落后于Transformer。为了克服这两种模型的局限性，作者