💡 产品特色: BetterYeah AI面向企业客户，以多模态模型为核心，提供工作流、数据集、工具和聊天功能，帮助企业无缝集成AI。
然而，获取大规模的平行数据对于某些任务可能是困难的或成本较高的。因此，如果缺乏足够的平行数据，DeWave方法的性能可能会受到限制。
研究讨论了基于扩散的盲目恢复方法，当应用于降级的面部图像时，可能无法有效保留个体的独特身份。研究人员强调了以前在基于参考的面部图像恢复方面的努力，引用了各种方法，如GFRNet、GWAINet、ASFFNet、Wang等，DMDNet和MyStyle。这些方法利用单个或多个参考图像来实现个性化恢复，确保对降级图像中个体独特特征的更好保真度。与以往方法不同，提出的技术使用基于扩散的个性化生成先验，而其他方法使用前馈架构或基于GAN的先验。
站长之家(ChinaZ.com) 1月4日 消息:微软公司的研究团队最近提出了一种独特且简单的方法，用于生成高质量的文本嵌入。这种新方法仅使用合成数据和极少的训练步骤（少于1，000步），就取得了令人瞩目的成果。相比于现有的方法，该方法不依赖于多阶段的预训练和有限的标记数据微调，避免了繁琐的训练流程和手动收集数据集的问题，这些数据集通常在任务多样性和语言覆盖方面存在问题。
LLaVA是一个端到端训练的多模态大模型，它将视觉编码器和用于通用视觉和语言理解的Vicuna相结合，具备令人印象深刻的聊天能力。而CogAgent是在CogVLM基础上改进的开源视觉语言模型，拥有110亿个视觉参数和70亿个语言参数。