开放模型击败GPT-4，开放与封闭之争逐渐淡化。
DeWave训练流程
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然后，HandRefiner采用条件修补方法来处理识别出的问题手部。它生成一个深度图，其中包含了关于手部形状和位置的重要信息。这个深度图被用作指导，通过ControlNet集成到扩散模型中。最后，HandRefiner将重新画好的手部放回原来的画作中，替换掉原本画错的手，而其他部分保持不动，保持了原画的风格和内容。
另外，BakLLaVA是使用LLaVA1.5架构增强的Mistral7B基础模型，已经在多个基准测试中优于LLaVA213B。这三种开源视觉模型在视觉处理领域具有极大的潜力。