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单一大型语言模型的局限性变得更加明显,导致转向更小、更专业化的模型。
提出的Dual-Pivot Tuning技术通过个性化恢复在恢复图像中实现了高身份保真度和自然外观。定性比较表明,基于扩散的盲目恢复方法可能无法保留个体的身份,而提出的技术在保持高身份保真度的同时,没有可感知的对降质输入的保真度损失。使用PSNR、SSIM和ArcFace相似性等指标的定量评估表明,所提方法在恢复图像方面对个体身份的高保真度非常有效。
要点:🔍 这种方法在文本嵌入领域取得了显著的成果,无需使用大量标记数据