（来源：上观新闻）
在模型架构上🚮，Fit-VT🥮O基于Flu🕺🇳🇱x.1-🧡dev的多💫🥓模态扩散🧞♀️变换器骨🎈架，人🛐😖物参考图🌸的编码与🐷目标图片在✍8️⃣通道维度上拼接（🐴因为两🛢💶者在空间上是🇲🇪像素对应🕘⤴的），而🍧服装图的编🚿🦘码则与🇮🇸其他信🐴息在序列🤲维度上🦀拼接（因为服🇨🇼装图在空间上并不🔉🖊直接对应目标图🅱💭片，需要先经过🇦🇸模型自行"🇸🇯对齐"）🇧🇸👩🎤。
简单说，就是差👨🌾🧭距已经可以忽略📺❎了🎎。而有了I📼mage 📳🇧🇿1.5🥐把关，GPT这🍪次的UI能🇵🇱力应该会有保障🗡许多，毕竟是基于🔏图片开工⌨。
同样的配方，熟悉💐的味道，网友调侃😝🇩🇿，荣耀在“抄🍍袭”的赛道上，🖊🌩停不下来🛢了🦒🥞。当然，😚工程优化、调🔚度策略⛱、模型压缩、缓存🐗📐机制都重要🥓🇿🇲。字节则是在视频生⛱成上持续加🌫码🇦🇪🔛。但宇树把招🇺🇳🇦🇪股书拍到桌上🚬的那一刻，🐈⏲并行变成了交🐾🤫汇👚。
