然后，HandRefiner采用条件修补方法来处理识别出的问题手部。它生成一个深度图，其中包含了关于手部形状和位置的重要信息。这个深度图被用作指导，通过ControlNet集成到扩散模型中。最后，HandRefiner将重新画好的手部放回原来的画作中，替换掉原本画错的手，而其他部分保持不动，保持了原画的风格和内容。
行动目标还包括将移动网络下行均值接入速率提升至200Mbps以上，上行均值接入速率不低于40Mbps。这一举措将有效改善网络卡顿、时延等关键业务指标，确保移动网络达到90%以上的达标速率占比。
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