其实这项技术与去年10月19日，Meta发布的通过MEG（另外一种大脑活动检测工具）重构人类大脑成像过程有点类似。都是通过EEG、MEG等工具捕获大脑微弱活动电流，检测这些磁场变化，然后获得脑部活动数据。
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。
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。
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。
2）定义要编辑的区域，