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DeWave训练流程
当然，这种复发间隔可能差异会很大，样本量仅限于人类历史范围内、地质记录中所记载的范围，而这些，仅仅是地球历史上发生过的地震的极小一部分。
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。
而只要蛋仔用心维护好这种游戏氛围，或许在明年、乃至以后多年的跨年夜里，这些玩家的身影，依旧会被《蛋仔派对》的烟花所照亮。