随着大模型的持续进步，许多玩家在讨论:AI会朝着什么方向发展?2024年AI行业会遇冷吗?或者迎来新的突破和更广泛的应用?监管者和公众将如何应对?
研究讨论了基于扩散的盲目恢复方法，当应用于降级的面部图像时，可能无法有效保留个体的独特身份。研究人员强调了以前在基于参考的面部图像恢复方面的努力，引用了各种方法，如GFRNet、GWAINet、ASFFNet、Wang等，DMDNet和MyStyle。这些方法利用单个或多个参考图像来实现个性化恢复，确保对降级图像中个体独特特征的更好保真度。与以往方法不同，提出的技术使用基于扩散的个性化生成先验，而其他方法使用前馈架构或基于GAN的先验。
该方法利用专有的大型语言模型在约100种语言的文本嵌入任务中生成了各种合成数据。与复杂的预训练阶段不同，该方法使用基本的对比损失函数，将开源的仅解码的大型语言模型在生成的合成数据上进行微调。
多种配音角色选择: 提供多种配音角色，包括edgeTTS以及支持openai的TTS模型，用户可以根据需求选择最合适的配音风格。
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