【AiBase提要】3）端到端微调，解冻大语言模型允许端到端训练。在编码器引导下微调BART模型，实现EEG到文本的生成。需要注意的是，对词级特征输入并不需要第一阶段的预训练，可以直接从第二阶段开始。
2. 🔍 **创新方法**:通过场景参数化，将场景分解为遮挡、人物和背景三个部分，并利用神经辐射场分别建模人物和遮挡/背景，以实现对被遮挡人物的准确渲染。
值得一提的是，HarmonyOS NEXT系统底座全线自研，彻底摒弃了传统的Linux内核以及AOSP（安卓开放源代码项目）等代码，仅支持鸿蒙内核和鸿蒙系统的应用。
Paint3D 的技术实现主要分为两个阶段:粗糙纹理生成和纹理细化。在粗糙阶段，通过预训练的2D图像生成模型获取输入的引导信息，然后将这些信息反投影到3D模型的表面上，生成初始纹理贴图。