🚀 采用创新方法生成大规模音乐指导数据集，展示出色的音乐生成和编辑能力。
研究概述了为图像恢复个性化引导扩散模型的方法。Dual-Pivot Tuning技术包括两个步骤:基于文本的微调，将身份特定信息嵌入扩散先验中，以及模型中心的枢轴，将引导图像编码器与个性化先验协调一致。文本到图像扩散模型的个性化运算符被定义为通过枢轴微调模型以创建定制版本。该技术包括上下文文本枢轴，注入身份信息，然后是基于模型的枢轴，利用通用恢复在实现高保真度恢复的图像之前。
其次是保持一致性，修正手部的同时不会影响图像的整体质量，保持了图像其他部分的一致性。另外，HandRefiner利用合成数据进行训练，这使得它能够有效地处理真实手和合成手之间的域差异，学习不同手的样子，并找到合适的方式来修正手部。
- 在日志语句、错误消息或代码注释中填充空白时，它很聪明。
使用v0构建的任何内容都需要进行大量修改，否则最终看起来像是业余产品。我赞扬这个努力，但UI设计是复杂且动态的。我们还没有到AI能够始终产生一流UI设计的地步，但它为你的UI提供了一个起点。