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。
就目前而言，React Agent生成的代码还不够生产就绪，需要在合并到现有代码库之前进行大量调整。但总的来说，它提高了我的生产力。
与 GitHub Copilot 和 GPT-Engineer 等其他人工智能驱动的编码工具不同，它们在有效的代码集成和构建复杂项目方面遇到困难，ScriptGPT 在这些领域表现出色。它可以与这些工具一起使用来编写代码，同时将特定项目功能卸载到 ScriptGPT。
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