2024年将是实时扩散应用的一年。
悉尼科技大学的科研人员，通过大语言模型、EEG（大脑活动检测工具）、脑机接口等技术，开发了一个可自动读取人类想法，并转化成文本的AI大模型——DeWave。
3. 🌟 **实验验证**:通过在野外视频上的实验证明，Wild2Avatar方法在解决真实世界场景下的挑战方面取得显著成效。
提出的Dual-Pivot Tuning技术通过个性化恢复在恢复图像中实现了高身份保真度和自然外观。定性比较表明，基于扩散的盲目恢复方法可能无法保留个体的身份，而提出的技术在保持高身份保真度的同时，没有可感知的对降质输入的保真度损失。使用PSNR、SSIM和ArcFace相似性等指标的定量评估表明，所提方法在恢复图像方面对个体身份的高保真度非常有效。
LLaVA在视觉聊天和推理问答方面表现出接近GPT-4水平的能力。在视觉聊天方面，LLaVA的表现相对于GPT-4的评分达到了85%，在推理问答方面更是达到了92.53%的超过GPT-4的新SoTA。LLaVA在回答问题时，能够全面而有逻辑地生成回答，并且可以以JSON格式输出。