VCoder作为一个视觉编码器，为MLLM提供了更好的视觉感知能力，能够处理特殊类型的图像，并改善了对象感知任务的表现。在与其他模型的比较中，VCoder在对象计数和识别方面表现出色，特别是在复杂场景中。
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。
过去一年，生活快速变化，我们看到很多游戏起起落落，一些负面的情绪让玩家来了又走。但在这一整年里，《蛋仔派对》却好像几乎不受这种情绪感染。
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。
45. 房地产列表和描述中的 ChatGPT:为房地产列表生成引人入胜且详细的房产描述，吸引更多潜在买家。