（来源：上观新闻）
在配对图🏬🛵片生成质量方面，🧀🕶研究团队对比了四🕓种方案：🌂🇳🇿直接让大型视觉语⛱🤭言模型（VLM😹）来换装、用现有🎙的虚拟⛷🤾♂️试衣模型来换装😻、用图像修👨👨👧复模型来换装，以📴🏅及他们自己的方🍷法🛀🎋。但是 Codi⛸ng Age🚁🇸🇨nt 这一波非🏜⛱常不一样🇵🇷🇧🇭。
他们先生成主要⏳的试衣图片🆒🎀，然后通过以下⛳👩🌾方式生成🇯🇴配对图片：把🚓主图中所有衣服🇨🇽🥞覆盖的区域（包括🏄🇨🇻要换掉的衣服和目😢🗿标衣服各自😿🇹🇬覆盖的🔀区域）都🦅🚋遮掉，只保留☃头部、背景、手臂⚜👨👩👦👦成年午夜精品久久久精品等非服装区域，形📖🍇成一张🍪🆓"身份⏩底图"🖤🎞；再结合目🇱🇻标衣服的法线🥩🧘♂️贴图和文🇩🇿字描述，👩🔧👨🎨让重新上色模型📭在保持身份底图所🚢🥀有细节的前提下🐞🇲🇩，只在🔃🇹🇴被遮掉的⛵区域里生成穿🤷♂️🗑着新衣服的效果☝。
但从业务本🧝♀️🏯身看，🦊🐴AI视觉领域💧🌱仍然面临项目定🌉🆘制化强、交付成本🍎高、技术迭代快等⤵🌿共性问题🔒🌔。一旦有人开🥾🐺始报数🇧🇯🔏，所有人都会被放🇨🇼⬆进同一个坐🥧🌴标系里🧤⛩。因此，我深知，🇬🇦🇻🇬要怀有足够🔀的谦逊🐷。皮尤研♌究中心🇮🇷的数据显👩❤️💋👩🐐成年午夜精品久久久精品示，54🔳% 的美国青少💰🥥年已经开始用 C🇵🇫🍚hat🌼GPT 等工🥽🇹🇳具完成学业🥥。
