🚀 创新设计: DocLLM采用分离的空间注意机制，专注于边界框信息，解决文本和空间模态交汇处的复杂语义问题。
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。
品牌如何掘金视频号?视频号还有哪些机会和挑战?1月23-24日，慕江南创始人周大帅将作为嘉宾在2024新榜大会现场分享，欢迎到场交流。点击文末“阅读原文”，了解更多。
但仍然很困难预测地震之所以如此困难，是因为专家们能知道的事情实在是太少了。
1. 🚀 **挑战与解决方案**:面对现有研究在理想条件下渲染3D人物的局限性，Wild2Avatar专注于解决真实场景中摄像头视野被遮挡导致部分遮挡的问题。