（来源：上观新闻）
上个月📹，谷歌🇧🇻发布的 Tur🔴boQu👱♀️🛌ant 压缩算🥏🌴法确实在技术⤵⁉圈引发了轰动☃🇸🇴。研究团💦🏬队先用物理仿真引🚤⏭擎模拟🤡不同尺码的服🇵🇼装穿在🍢不同体型人体🇻🇪🇵🇳上的效果，生成🙈3D渲⛽染图，再通过一套🧙♂️🇱🇰基于扩🎳散模型的重新‼上色流程，将这些🗑😾3D渲染🇲🇿🦎图转换成具🔩有真实质🥀🇰🇳感的图片🚼🥕。
当时，我并⛈没有深刻意识到，🎬🦁建立一个像Op🛏🚔enAI或Ant🐮🔮hropic这👯♂️🦖样的基🛐础AI🕸实验室是多么困难⛪🏴，他们需◽要供应商做出巨😅大的投资3️⃣🇬🇼。尽管目👮前尚未正🏟式签署任何🇸🇱外部合同，🛴⬇但业界对此的讨🖌论已十🚼分热烈🍧。。只用FIT数据🧺训练（不加真实图🚞🦍片）的版本在F😮🎯IT测试集上🛷👅表现很好♿✍，但在VITON🍨-HD😺⚖上出现了明🔚显的泛化下😲降，说明单🇰🇲靠合成5️⃣⛸数据也不够，两🇳🇱者结合才能达到最🐋🤖佳效果🧦。定价与 Opu🐛s 4.6 相⏯🖐同：每🤽♀️百万个输🇰🇲入 toke🎳👶n 5 美元🚜，每百万个输☘📌出 t🏺oken🤺😪 25 美元☯🕠。
