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其次是保持一致性，修正手部的同时不会影响图像的整体质量，保持了图像其他部分的一致性。另外，HandRefiner利用合成数据进行训练，这使得它能够有效地处理真实手和合成手之间的域差异，学习不同手的样子，并找到合适的方式来修正手部。
在实验中，VCoder与开源的多模态LLMs（如MiniGPT-4、InstructBLIP、LLaVA-1.5和CogVLM）进行了比较，并在COST验证集上进行了测试。实验结果表明，VCoder在对象识别任务中表现最佳，特别是在对象计数和识别方面优于基线模型。在处理复杂场景中的对象计数和识别任务时，VCoder展现出更高的准确性，尤其是在场景中有许多实体时。
我知道我们已经聊过不少次《蛋仔派对》（下称蛋仔），但最近，我发现一件听上去很离谱的事:对不少年轻人来说，这款产品已经成了他们「赖以生存」的「精神乐园」。
人工智能可以帮助后台运营，例如为常见技术问题提供即时故障排除、降低支持成本并提高客户满意度。