开放模型击败GPT-4，开放与封闭之争逐渐淡化。
2024年，可能是品牌加速升级直播团队的一年。
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。
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。
该编码器具有多项功能。首先，它能够增强视觉感知能力，通过提供额外的视觉编码器，使MLLM能够更好地理解和分析图像内容。其次，VCoder能够处理特殊类型的图像，例如分割图和深度图。分割图能够帮助模型识别和理解图像中不同物体的边界和形状，而深度图则提供了物体距离相机远近的信息。最后，VCoder改善了对象感知任务的表现。通过提供额外的感知模态输入，如分割图或深度图，它显著提高了MLLM的对象感知能力，包括更准确地识别和计数图像中的对象。