如果真是这样的话，Agent的开发会重新蓬勃发展。可以自动化工作流程、与其他Agent交互并随着时间的推移变得更好的Agent。
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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艾塔娜是进入价值210亿美元、快速增长的内容创作者经济的数百个数字化身之一。它们的出现引起了人类影响者的担忧，因为这些数字竞争对手正在蚕食他们的收入。