首先,通过向量量化变分编码器的结构,将接收到的脑电波信号,转换成一系列向量化的特征表示。
在得到一系列离散代码之后,就可以像处理语言词向量一样,输入到预训练的大语言模型,最终生成翻译的文本内容。
然而,获取大规模的平行数据对于某些任务可能是困难的或成本较高的。因此,如果缺乏足够的平行数据,DeWave方法的性能可能会受到限制。
在渲染移动人物的视觉外观时,面对摄像头视野被遮挡的问题是一项巨大的挑战。大多数现有研究在理想条件下渲染3D人物,要求场景清晰且无障碍。然而,在真实世界场景中,可能会有障碍物阻挡摄像头视野,导致人物出现部分遮挡,这使得这些传统方法无法应用。
斯坦福华人团队开发的炒虾机器人Mobile ALOHA刷屏全网,能完成各种复杂任务,项目成本仅为22万元,全部开源。