AI需要良好的数据才能正常运行。正如人类需要良好的数据来做出决策，从采取什么营销策略到给孩子吃什么，AI也需要良好的数据，即使我们的算法在不断扩展、演变和改进。
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研究团队提出了一种考虑遮挡的场景参数化方法，将整个场景分解为遮挡、人物和背景三个部分。此外，我们设计了广泛的客观函数，以帮助强化人物与遮挡、背景的分离，并确保对人物模型的完整性。我们通过在野外视频上进行实验证明了我们方法的有效性。
项目地址:https://top.aibase.com/tool/comosvc
LLaVA在视觉聊天和推理问答方面表现出接近GPT-4水平的能力。在视觉聊天方面，LLaVA的表现相对于GPT-4的评分达到了85%，在推理问答方面更是达到了92.53%的超过GPT-4的新SoTA。LLaVA在回答问题时，能够全面而有逻辑地生成回答，并且可以以JSON格式输出。