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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。
在一些社交媒体截图中，Riot Games艺术家Jon Lam显示了Holz和其他Midjourney开发人员讨论数据库中至少包含4700位独立艺术家作品的消息。据透露，这些艺术家的名字是从Wikipedia和在线交易卡游戏Magic the Gathering中收集而来。此外，软件开发者Brad Templeton的消息警告Holz可能会在使用真实艺术家作品进行训练时面临“版权问题”。
这种氛围，也顺势带起了玩家的情绪。在#我的蛋仔年度报告##和蛋仔一起跨年#这些话题里，可以看到不少玩家剪辑的短视频。里面不仅有人回忆这一年在蛋仔中参与的活动，也有人记录自己参加的线下活动、收集的游戏周边;不过更多的，还是过去一年中，和朋友们一起玩蛋仔的各种瞬间。
这种用户友好的方法使得照片修复对广大用户都易于访问，即使是那些没有广泛技术知识的用户也能轻松上手。