DeWave训练流程
2017年9月，在墨西哥城发生8.2级地震前约两分钟，刺耳的警报器提醒居民地震即将来临。
现在在全世界范围内普遍采用的这种地震预警系统，可以在潜在的破坏性地震开始后三到五秒内，向受灾地区发出响亮的信号。
HandRefiner的工作原理包括手部识别与重建以及条件修补两个过程。首先，它识别出生成图像中形状不正常的手部，并使用手部网格重建模型重建出一个正确的手部形状和手势。即使在畸形的手部图像中，HandRefiner也能够生成合理的重建结果，这得益于模型基于正常手部的训练数据。
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