📊 广泛评估表现: 在16个已知数据集中，DocLLM在多种文档智能任务中表现优越，对未见数据集具有强大泛化能力。
DeWave局限性
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。
评论区有网友提到，现在Midjourney生成的风格更偏向于艺术创作，而不仅仅是简单的还原。一些人甚至开玩笑说，现在不需要出去旅行了，只要付费订阅Midjourney账号就可以了。
识别编码错误并提出修复建议，减少调试时间并提高代码质量。