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HandRefiner的工作原理包括手部识别与重建以及条件修补两个过程。首先，它识别出生成图像中形状不正常的手部，并使用手部网格重建模型重建出一个正确的手部形状和手势。即使在畸形的手部图像中，HandRefiner也能够生成合理的重建结果，这得益于模型基于正常手部的训练数据。
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代码调试:人工智能可以建议修复编码错误，从而简化开发过程。市场研究:企业无需人工干预即可深入了解市场趋势、客户偏好和竞争对手分析。跨行业的多功能性:
34. 使用 Chat GPT 进行 AI 驱动的预测:使用历史数据生成各个业务方面（例如销售、市场需求等）的预测和趋势。