【AiBase提要:】回顾2023年，红利消退、降本增效成为越来越多品牌的共识，相较几年前找大主播带货的“轻松”，品牌们不得不走出舒适区，或大搞内容，或开启撒钱模式，或探索新平台新玩法，期待能真正积累起属于自己的企业数字化内容资产。
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。
2. 斯坦福研究人员利用维基百科数据训练大模型WikiChat，成功减轻了幻觉问题，并在事实准确性和对话性方面超过了其他模型。
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