（来源：上观新闻）
在配对图片⏩生成质量💲⛲方面，研究🥄团队对比了四😦种方案：直接让大🇰🇮型视觉📱语言模型（VL💿M）来📑换装、用现✡🇧🇷有的虚拟试衣🕰🇨🇼模型来换装、用🌥图像修复模型来换✋🇨🇵装，以及🇳🇦他们自🛑己的方法🛒。细想一下，😿🧫AI生图🍚已经以假乱🇪🇬真到99%🇭🇷的人都看不出😪🈚来了，这🥊🏊♀️难道不让人毛骨👇悚然吗？📓🖌 我不知道在视觉🥾行业的人看来这🏕些图片是什么水🏳🔀平，我本人对🧧🇧🇹文字里的「💾🧗♀️AI味」☎🐀还比较👗🆚敏感，但现在A🙊I生图的程度，已🕌经能完🇵🇾♈全骗过我了👼。
这一整套💘下来，高😙德本质上📣🖐其实干了两🇹🇳件事： 一是🥼🇻🇦把数据🕌↙生产成本打下👕🔙来了，二🇵🇲是把“🔞😴物理正确”这🎹件事，真正嵌进了🛌⌨系统里🕋🏌️♀️。比如《🧲🎛纽约时报》😙🧛♀️采访了 27 🍱🧼岁的旅游业员工📙⬜ Ab▪igail Ha🏴🕟ckett🕒肉丝一区二区。首先，Op🙍us 🇯🇲🤢4.7 使用了更🦈新的分词器，改进🤣了模型处理文本🇻🇨🇹🇦的方式💳。
