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一家大型AI公司在一轮（或类似）投资中表现令人失望，部分原因是投资者担心侵犯版权。
但是进一步的相关性研究发现，这种「慢地震」之后只是很可能伴随普通地震，但结论并不绝对。
HandRefiner具有以下几个主要特点。首先是精确性，它能够精确地识别和修正生成图像中的畸形手部，提供了一种有效的后处理解决方案。
据悉，M2UGen采用了创新的方法，生成了大规模的多模态音乐指导数据集，用于训练模型。这包括MU-LLaMA模型生成的1.2k多小时音乐字幕数据集。模型结合了MU-LLaMA、BLIP图像字幕模型、MPT-7B-Chat模型以及VideoMAE字幕模型，以在各个领域生成对应的指导。