DeWave使用了事件标记来将脑电波分割成单词级别的特征，这可能导致在没有标记的情况下无法准确地对脑电波进行分割和翻译。
在这个模拟地震的系统之下，他们发现机器学习可以帮助研究人员预测人为开始制造的断层需要多长时间能引发震动。
不同于传统的迭代采样过程，CoMoSVC实现了一步采样，即能够在单次操作中完成声音的转换，大大加快了处理速度。同时，它在保持高音质转换的同时，优化了推理速度，确保转换后的音频既自然又忠实于目标歌手的风格。
尽管HandRefiner主要针对手部图像，但其基本原理和技术也可以适用于其他需要精细修正的图像生成任务，比如修正脚或耳朵等部分。
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