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。
该编码器具有多项功能。首先，它能够增强视觉感知能力，通过提供额外的视觉编码器，使MLLM能够更好地理解和分析图像内容。其次，VCoder能够处理特殊类型的图像，例如分割图和深度图。分割图能够帮助模型识别和理解图像中不同物体的边界和形状，而深度图则提供了物体距离相机远近的信息。最后，VCoder改善了对象感知任务的表现。通过提供额外的感知模态输入，如分割图或深度图，它显著提高了MLLM的对象感知能力，包括更准确地识别和计数图像中的对象。
它不仅可以从图片中提取信息并回答问题，还可以将图片转化为JSON格式。LLaVA还可以识别验证码、识别图中的物体品种等，展现出了强大的多模态能力。在性能上接近GPT-4的情况下，LLaVA具有更高的成本效益，训练只需要8个A100即可在1天内完成。
这也是该机构有史以来，对企业开出的最高罚单。
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