例如,使用LLM对大量被盗数据进行排序,找出敲诈公司时需要提及的最重要数据。或者使用聊天机器人进行初步的赎金谈判。
有三件事不会变
DeWave的训练流程主要分为三个阶段:1)自监督编码器预训练(仅原始EEG脑磁波),这一阶段会先训练一个脑电波自编码模型,输入原始EEG波形,通过重建实现自监督。这样可以提取有用的时域和频域特征。
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。
作为这个项目的创建者,我的评估可能有点偏颇。虽然它并不完美并且总有改进的空间,但我坚信 ScriptGPT 可以成为开发人员工具包的宝贵补充。尝试一下,看看它如何提高生产力!Github 存储库:ScriptGPT