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AI和机器学习工具能够通过视频和音频进行模拟，这对身份和访问管理构成威胁。使用AI渲染的视频现在相当容易被检测到，但合成语音克隆对于使用语音生物识别技术作为身份验证流程一部分的组织来说是一个很大的威胁。
为了解决这一问题，著名人工智能教授李飞飞团队推出了Wild2Avatar，这是一种专为视频中被遮挡人物设计的神经渲染方法。
2. 斯坦福研究人员利用维基百科数据训练大模型WikiChat，成功减轻了幻觉问题，并在事实准确性和对话性方面超过了其他模型。
在实验中，Paint3D通过一系列的量化和定性实验证明了其在生成多样化纹理贴图方面的显著能力。通过评估FID得分和用户调研，实验结果显示Paint3D在纹理生成质量和符合输入条件方面都优于当前最佳的纹理生成算法。不仅如此，Paint3D还展示了多种输入条件引导的纹理贴图生成，包括文字描述和示例图像引导下的纹理生成。