在2024年，我们将看到具有高分辨率和长期连贯性的视频生成。这将需要更多的“思考” ，即系统2的推理和长远规划。
为了解决这一问题，著名人工智能教授李飞飞团队推出了Wild2Avatar，这是一种专为视频中被遮挡人物设计的神经渲染方法。
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。
有了这样的底色，蛋仔中的玩家才有机会去更多地感受和表达善意。因为在这种氛围环境下，压力和戾气被隔绝在游戏之外，玩家对于快乐的追求超越了胜负心，这才让蛋仔和其他游戏相比，能让人感受到更纯粹的、人和人之间的羁绊。
14. 使用 Chat GPT 创建交互式调查和反馈表单:设计适合用户响应的有吸引力的调查和表单，最大限度地提高完成率和见解。