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然而,获取大规模的平行数据对于某些任务可能是困难的或成本较高的。因此,如果缺乏足够的平行数据,DeWave方法的性能可能会受到限制。
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。
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