🔸 纯客户端实现,无需服务端支持,用户友好的方法易于访问
没有一套基准、排行榜或评估工具能够成为模型评估的一站式服务。
AI需要良好的数据才能正常运行。正如人类需要良好的数据来做出决策,从采取什么营销策略到给孩子吃什么,AI也需要良好的数据,即使我们的算法在不断扩展、演变和改进。
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。
另外,BakLLaVA是使用LLaVA1.5架构增强的Mistral7B基础模型,已经在多个基准测试中优于LLaVA213B。这三种开源视觉模型在视觉处理领域具有极大的潜力。