**划重点:**该方法利用专有的大型语言模型在约100种语言的文本嵌入任务中生成了各种合成数据。与复杂的预训练阶段不同，该方法使用基本的对比损失函数，将开源的仅解码的大型语言模型在生成的合成数据上进行微调。
其次是保持一致性，修正手部的同时不会影响图像的整体质量，保持了图像其他部分的一致性。另外，HandRefiner利用合成数据进行训练，这使得它能够有效地处理真实手和合成手之间的域差异，学习不同手的样子，并找到合适的方式来修正手部。
这些拆分是英特尔首席执行官Pat Gelsinger的复苏计划的一部分，该计划涉及在美国和欧洲建立新的芯片工厂，并在未来四年内引入新的先进芯片制造节点。特别是，Articul8符合Gelsinger的计划，即推出新的软件产品和服务，包括通用人工智能产品，以与Nvidia和AMD等竞争对手的产品竞争，并使英特尔的硬件在各种应用中更具吸引力。
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