推出一个非常优秀的视频生成模型，该模型仅在授权数据基础上进行训练。
3. “大语言模型”和“LLM”等术语将变得不那么常见，描述模型的术语将变得越来越多维。
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。
HandRefiner具有以下几个主要特点。首先是精确性，它能够精确地识别和修正生成图像中的畸形手部，提供了一种有效的后处理解决方案。
此外，M2UGen还加入了适配器和LLaMA2模型，使得该模型具备多种能力。