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研究概述了为图像恢复个性化引导扩散模型的方法。Dual-Pivot Tuning技术包括两个步骤:基于文本的微调，将身份特定信息嵌入扩散先验中，以及模型中心的枢轴，将引导图像编码器与个性化先验协调一致。文本到图像扩散模型的个性化运算符被定义为通过枢轴微调模型以创建定制版本。该技术包括上下文文本枢轴，注入身份信息，然后是基于模型的枢轴，利用通用恢复在实现高保真度恢复的图像之前。
研究团队进行了一些测试以验证该方法的有效性。该模型在激烈竞争的文本嵌入基准测试中展现了出色的结果，而无需使用任何标记数据。当使用合成数据和标记数据的组合进行改进时，该模型在 BEIR 和 MTEB 基准测试上取得了新的记录，成为了文本嵌入领域的最先进方法。
在这些视频的结尾里，往往是在这次跨年夜烟花下，玩家和朋友们的合影。他们用快乐，甚至是幸福的语调，描绘着过去的一年和对未来的期待。
看上去，这种「简单的美好」很容易实现，但为何其他游戏难以复刻?事实上，这背后有着多个结实的骨架在支撑着。