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SDPose
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FLUX.2 Klein 9B LoRA 针对 CV 任务训练，结果喜忧参半
一位用户为 FLUX.2 Klein 9B 模型训练了 LoRA，通过将它们视为图像编辑问题来执行计算机视觉任务。训练好的 LoRA 旨在为相对深度、表面法线、身体姿态和各种分割任务生成输出。虽然深度和法线估计显示出有希望的结果，但姿态和分割任务不太稳定，尚未适合实际使用。
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新研究比较手语翻译系统的姿态估计器
一篇新论文评估了各种姿态估计系统在手语翻译（SLT）中的有效性。研究人员将 MediaPipe Holistic 和 OpenPose 等常用工具与 SDPose 和 Sapiens 等较新模型进行了比较。研究发现，SDPose 和 Sapiens 实现了最高翻译性能，优于广泛使用的 MediaPipe 基线，并在遮挡场景中表现出更好的鲁棒性。研究结果表明，姿态估计器的选择显著影响 SLT 的准确性，尤其是在处理手部关键点和时间稳定性方面。