然后，这些特征表示会被进一步转化为一系列离散的代码，每个代码都对应码本里的一个离散词向量。码本就像一个字典，里面有限个数的离散词向量。特征表示通过在码本中找到最匹配的那个离散词向量，来获得对应的离散代码。
为了实现逼真的呈现，该方法将场景参数化为三个部分:遮挡物 → 人 → 背景，并通过新颖的优化目标将这些渲染解耦。为了处理在真实世界场景中可能出现的遮挡情况，该方法引入了感知遮挡的场景参数化，将场景解耦为遮挡、人和背景三个部分。此外，该方法设计了广泛的客观函数，以帮助强化将人从遮挡和背景中解耦，并确保人体模型的完整性。
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。
当被问及把技术公开，其他友商跟进之后，会不会担心荣耀变成第二了，赵明表示：那是我们无能。”
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