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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。
在实验中，VCoder与开源的多模态LLMs（如MiniGPT-4、InstructBLIP、LLaVA-1.5和CogVLM）进行了比较，并在COST验证集上进行了测试。实验结果表明，VCoder在对象识别任务中表现最佳，特别是在对象计数和识别方面优于基线模型。在处理复杂场景中的对象计数和识别任务时，VCoder展现出更高的准确性，尤其是在场景中有许多实体时。
2. ⚙️ **决策树简化调试流程:** HawkEye引入分支决策系统，通过实施决策树，加速识别和解决模型异常问题，取代了繁琐的手动分析流程。
17. 校对:使用 Chat GPT 进行语法和拼写纠正:通过 AI 进行语法和拼写检查，提高内容质量，确保专业性和准确性。