（来源：上观新闻）
期待Image 😮2的上线，如此强🗞⬅大的UI模仿能🍻力，无🧞♀️疑能让Cod🇧🇮🚝ex的前端🕛🍱开发体验大幅升级📈🎽。这些架构不像C🥃PU那么“通🥽👨💻用”📿。在试衣质量方🕓🤯面，Fi6️⃣🇨🇷t-V🎹TO在FIT测🇹🇹试集上的几乎⭐所有指标上都🍳表现最佳，包😅😃括SSIM⛲☯（衡量图像结构😿🚎相似度）、FID🈁（衡量生成🚥图像与真🇹🇰实图像📼💦的整体分布差距🔌👩👩👧）、LPIPS（🔐衡量人🔸眼感知上的🐨差异）和🇯🇵🥅KID（🌥类似FID的另一🏕种分布差异指标）🛀。他们先生🙎🐴成主要的🇦🇪试衣图片💛⏸，然后通过以下🦝方式生成配6️⃣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🆔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👩💼欧洲久久衣服的效果🌰。
如果不☺成，那个廉价AI🇲🇽👃的故事🥝😷就得换个讲法🦴🇸🇧。这种从电🇳🇱👩👩👦👦子到Token的♨🔉转化，以及时间让🇮🇩Token🍞变得更有价值的过🗒程，是很难变✳得同质、廉价🍫🤲的🦆。我认为我们↘🕵之所以如🍬此成功，原因👬很简单：我们🎼🤣的总拥有成本👉💾（TCO🧞♀️）非常出色🎟😅。清华大🖥😸学在Epo🤵ch A🗃I的累计显著🥋⭕模型榜中与📭👩👦👦斯坦福并列🕒⬆第一（各26⚙🗞个）🔈。
