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AI需要良好的数据才能正常运行。正如人类需要良好的数据来做出决策，从采取什么营销策略到给孩子吃什么，AI也需要良好的数据，即使我们的算法在不断扩展、演变和改进。
虽然现在相关研究还处于早期阶段，但机器学习方法可以揭示隐藏的结构和因果关系，让数据看起来不再是杂乱无章的一堆数字。
为了解决这一问题，著名人工智能教授李飞飞团队推出了Wild2Avatar，这是一种专为视频中被遮挡人物设计的神经渲染方法。
据悉，M2UGen采用了创新的方法，生成了大规模的多模态音乐指导数据集，用于训练模型。这包括MU-LLaMA模型生成的1.2k多小时音乐字幕数据集。模型结合了MU-LLaMA、BLIP图像字幕模型、MPT-7B-Chat模型以及VideoMAE字幕模型，以在各个领域生成对应的指导。