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发布时间:2024-07-22 08:01:29

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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。

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。

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