DeWave的训练流程主要分为三个阶段:1）自监督编码器预训练（仅原始EEG脑磁波)，这一阶段会先训练一个脑电波自编码模型，输入原始EEG波形，通过重建实现自监督。这样可以提取有用的时域和频域特征。
CoMoSVC实现歌声转换的过程包括几个关键步骤。首先，它设计了一个基于扩散的教师模型，通过学习大量的歌声数据，这个模型能够理解和模仿不同歌手的声音特征。接着，利用自我一致性属性，CoMoSVC进一步提炼出一个学生模型，简化了模型结构，以便于快速有效地进行声音转换。
Paint3D 能够根据文本或图像输入，在无纹理的3D模型上生成高分辨率、无光照的多样化纹理贴图。这项技术的主要目标是使生成的纹理能够被重新照明或重新编辑，并直接应用于现有的渲染管线。
6.使用ChatGPT调试代码
32.用于员工入职的ChatGPT:设计一个交互式入职流程，为新员工提供量身定制的信息，改善他们的初始体验。