🌐 MidJourney的最新v6更新专注于提高画质和用户体验，预示着AI视频生成领域的激烈竞争。
项目地址:https://docs.google.com/document/d/1irisz6f1G4oYaKojqwuU9rSDBV1-VaCh0VkeuIX0sfs/edit?pli=1
对标记的依赖性:尽管DeWave方法在文中声称可以在没有标记（如眼动追踪）的情况下实现脑电波到文本的翻译，但它仍然依赖于基于标记的对齐过程。
2024年，是平台竞争白热化的一年，也是品牌直播多平台铺开的一年。
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。