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其次是保持一致性，修正手部的同时不会影响图像的整体质量，保持了图像其他部分的一致性。另外，HandRefiner利用合成数据进行训练，这使得它能够有效地处理真实手和合成手之间的域差异，学习不同手的样子，并找到合适的方式来修正手部。
Meta的目标是通过HawkEye在问题变得明显之前消除它们。这意味着开发人员无需等待问题升级并开始影响用户体验，HawkEye可以发现并清除任何可能的问题，只留下更复杂或系统性的问题供人类开发人员解决。Meta计划不断改进HawkEye的灵活性，以处理新的和不断发展的调试挑战。可扩展性功能和开源社区倡议将促进不断的增强。
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