🖼️ 多模态人工智能的兴起，使历史模拟更加生动，通过图像与文本交互生成历史场景。
更多跨行业的知名创作者站出来反对未经创作者同意而训练的AI生成模型。
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。
Paint3D 的技术实现主要分为两个阶段:粗糙纹理生成和纹理细化。在粗糙阶段，通过预训练的2D图像生成模型获取输入的引导信息，然后将这些信息反投影到3D模型的表面上，生成初始纹理贴图。
反馈分析:人工智能可以分析客户反馈，使企业能够根据消费者的实际需求完善产品和服务。