🔸 基于微信AI能力的Inpaint wechat微信小程序上线，实现图片选定区域的消除修复功能
2023年，我们看到了扩散模型推理速度方面的一些重大理论改进，例如Song等人的原始一致性模型论文，以及最近的LCM。（另外，对抗扩散蒸馏。）我们已经开始看到使用这些想法的项目，例如Dan Wood的Art Spew(每秒77512×512图像，在单个4090上)、Modal的Turbo.art(基于SDXL Turbo) 和fal.ai的30fps脸部交换。
获得原始大脑数据后，研究人员就可以用大语言模型等对其进行解码，提取重要的视觉、文本信息。所以，获取大脑活动数据是翻译、重构人类想法、思维画面的关键基础。
为了解决这个问题，HandRefiner提出了一种条件修补方法，可以在不改变图片其他部分的情况下，修正那些形状不正常的手部图像。
在实验中，VCoder与开源的多模态LLMs（如MiniGPT-4、InstructBLIP、LLaVA-1.5和CogVLM）进行了比较，并在COST验证集上进行了测试。实验结果表明，VCoder在对象识别任务中表现最佳，特别是在对象计数和识别方面优于基线模型。在处理复杂场景中的对象计数和识别任务时，VCoder展现出更高的准确性，尤其是在场景中有许多实体时。