到2024年，我们将看到更多实时图像、音频和视频生成传播应用。
2024年，品牌们势必会在直播内容上做更多尝试。
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。
我在TypeScript、JavaScript、Dart和Python中使用了Copilot。有时，它会让我感觉它读懂了我的想法，准确地生成了我想要的代码，这很惊人!然而，这样的时刻很少，每个月只有几次。
46. 使用 Chat GPT 进行绩效评估:通过分析员工绩效数据并简化审核流程，自动生成绩效评估的初始草案。