图片截自OpenAI
2023年，我们看到了扩散模型推理速度方面的一些重大理论改进，例如Song等人的原始一致性模型论文，以及最近的LCM。（另外，对抗扩散蒸馏。）我们已经开始看到使用这些想法的项目，例如Dan Wood的Art Spew(每秒77512×512图像，在单个4090上)、Modal的Turbo.art(基于SDXL Turbo) 和fal.ai的30fps脸部交换。
1. 🚀 **挑战与解决方案**:面对现有研究在理想条件下渲染3D人物的局限性，Wild2Avatar专注于解决真实场景中摄像头视野被遮挡导致部分遮挡的问题。
该研究表明使用大型语言模型可以显著提高文本嵌入的质量。该研究的训练过程极大地减少了对中间预训练的需求，相较于当前的多阶段系统，更加简洁高效。
14. 使用 Chat GPT 创建交互式调查和反馈表单:设计适合用户响应的有吸引力的调查和表单，最大限度地提高完成率和见解。