站长之家(ChinaZ.com)1月4日 消息:图像修复一直是一个备受研究者关注的复杂挑战,其主要目标是在维持降质输入的感知质量的同时,创建视觉上吸引人且自然的图像。在没有有关主题或降质的信息的情况下(盲目恢复),了解自然图像范围至关重要。为了恢复面部图像,必须在确保输出保留个体独特面部特征之前包含身份信息。以往的研究已经探讨了使用基于参考的面部图像恢复的方法来解决这一要求。然而,将个性化整合到基于扩散的盲目恢复系统仍然是一个持久性的挑战。
专利的大型语言模型如 GPT-4被用来生成包括多语言指令在内的各种合成数据。通过利用 Mistral 模型强大的语言理解能力,该方法在几乎所有工作类别上在激烈竞争的 MTEB 基准测试中取得了出色的性能。
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