开源模型击败GPT-4，小模型更流行
8. 合成数据激增。合成数据在AI领域正变得至关重要，尤其是在医疗保健和金融等敏感领域（作为隐私和偏见的解决方案）。如果我们能解决合成数据问题，它将有利于开源，因为在开源领域，购买海量数据集并不是一种选择。
@AI学者 吴恩达
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。
如果让我来打比方，我会觉得蛋仔就像是一个承载着这种认同感的「线上迪士尼」——不管什么身份，每个人只要进去，就是童话里的孩子、回家的公主/王子，而这个场景和里面的NPC，都会绝对无条件地守护你这份认同。