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HandRefiner的工作原理包括手部识别与重建以及条件修补两个过程。首先，它识别出生成图像中形状不正常的手部，并使用手部网格重建模型重建出一个正确的手部形状和手势。即使在畸形的手部图像中，HandRefiner也能够生成合理的重建结果，这得益于模型基于正常手部的训练数据。
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在实验中，Paint3D通过一系列的量化和定性实验证明了其在生成多样化纹理贴图方面的显著能力。通过评估FID得分和用户调研，实验结果显示Paint3D在纹理生成质量和符合输入条件方面都优于当前最佳的纹理生成算法。不仅如此，Paint3D还展示了多种输入条件引导的纹理贴图生成，包括文字描述和示例图像引导下的纹理生成。
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