2024年将是AI技术从炒作转向现实的关键时刻。以下是一些可能的趋势:
这意味着DeWave方法的性能受限于预训练语言模型的质量和能力。如果预训练语言模型不够准确或不具备广泛的语言理解能力，可能会影响到DeWave方法的翻译性能。
LLaVA在视觉聊天和推理问答方面表现出接近GPT-4水平的能力。在视觉聊天方面，LLaVA的表现相对于GPT-4的评分达到了85%，在推理问答方面更是达到了92.53%的超过GPT-4的新SoTA。LLaVA在回答问题时，能够全面而有逻辑地生成回答，并且可以以JSON格式输出。
Paint3D 的技术实现主要分为两个阶段:粗糙纹理生成和纹理细化。在粗糙阶段，通过预训练的2D图像生成模型获取输入的引导信息，然后将这些信息反投影到3D模型的表面上，生成初始纹理贴图。
在细化阶段，通过在UV空间中训练无光照扩散模型，解决粗糙纹理的光照阴影和纹理空洞问题，提升纹理贴图的视觉美感。这一框架的引入使得Paint3D在纹理生成方面表现出色，被评价为最好的纹理生成方法之一。