🚀 模型作者为@Dorialexander,下载地址及在线体验链接已公开。
这个时间窗口至关重要:就在这短短的几秒钟到几分钟,人们可以关闭电力和天然气管道,将消防车移到街道上,转移到安全的地方。
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:斯坦福大学的研究人员利用维基百科数据训练了一个大模型,命名为WikiChat,通过优化和改进,成功解决了大模型的幻觉问题,并在事实准确性和其他指标上表现优秀。他们的最佳模型在新的基准测试中获得了97.3%的事实准确性,远远超过了GPT-4的66.1%。此外,WikiChat还在相关性、信息性、自然性、非重复性和时间正确性方面领先其他模型。
与GPT-4V进行比较时,实验发现GPT-4V在所有对象识别任务中表现一致,但在对象级感知方面落后于VCoder。