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MEG，全称为脑磁图（Magnetoencephalography），是一种神经成像技术，用于测量大脑活动中产生的极微弱的磁场。MEG能够提供关于大脑功能的空间和时间信息。
研究团队提出了一种考虑遮挡的场景参数化方法，将整个场景分解为遮挡、人物和背景三个部分。此外，我们设计了广泛的客观函数，以帮助强化人物与遮挡、背景的分离，并确保对人物模型的完整性。我们通过在野外视频上进行实验证明了我们方法的有效性。
通过Dual-Pivot Tuning实现的个性化恢复技术在恢复图像中实现了高身份保真度和自然外观。实验证明，与盲目和少数样本的面部图像恢复的各种最先进替代方法相比，定制模型在个体身份方面表现更好，并且在一般图像质量方面优于通用先验。该方法对不同类型的降解是不可知的，并在保持身份的同时提供一致的恢复。
除了可以从文字生成音乐外，它还支持图像、视频和音频生成音乐，并且还可以编辑已有的音乐。该项目利用了MERT等编码器进行音乐理解，ViT进行图像理解，ViViT进行视频理解，并使用MusicGen/AudioLDM2模型作为音乐生成模型（音乐解码器）。用户可以轻松移除或替换特定乐器，调整音乐的节奏和速度。这使得用户能够创造出符合其独特创意的音乐作品。