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3）端到端微调，解冻大语言模型允许端到端训练。在编码器引导下微调BART模型，实现EEG到文本的生成。需要注意的是，对词级特征输入并不需要第一阶段的预训练，可以直接从第二阶段开始。
引入了感知遮挡的场景参数化，将场景解耦为遮挡、人体和背景三个部分。提出了一种新的渲染框架，分别渲染这三个部分，并设计了新颖的优化目标，以确保遮挡的清晰解耦和更完整的人体呈现。在具有挑战性的遮挡密集野外视频上对方法进行了评估，展示了其在呈现遮挡人体方面的有效性。Wild2Avatar通过与Vid2Avatar（基线）和原始视频的对比，呈现了其在解决被遮挡人物渲染挑战方面的独特性能。
它确实生成了一些我可以使用的代码，但经常忽略了我的一些建议，或者删除了它之前添加的功能。它需要大量的辅助和细节注意，没有节省我太多的时间。
如果让我来打比方，我会觉得蛋仔就像是一个承载着这种认同感的「线上迪士尼」——不管什么身份，每个人只要进去，就是童话里的孩子、回家的公主/王子，而这个场景和里面的NPC，都会绝对无条件地守护你这份认同。