仅需上传模特图像，便可一键换装，极大提高了用户网购衣服的效率。 虚拟试衣（Virtual Try-On）作为图像生成中一个商业价值高、可以直接变现的子任务，研究热度随着图像生成技术的发展水涨船高。 但现有的一些方法生成的效果还差点意思，如下图所示： 基于GAN的方法换装后与模特不贴合，像是简单粗暴P上去的一样。扩散模型的出现使其可以生成逼真的试穿图像，但它们往往在细节上还原度不高，比如衣

回归分析是一个强大的工具，能够准确预测系统或模型的结果指标，给定一组参数。然而，传统上这些方法仅适用于特定任务。本文研究者提出了OMNIPRED框架，这是一个训练语言模型作为通用端到端回归器的框架，它可以处理来自多种真实世界实验的（x, y）评估数据。通过使用来自Google Vizier的数据，这是世界上最大的黑盒优化数据库之一。广泛实验表明，通过仅使用数学参数和值的文本表示，语言模型能够进行非

一首歌，包含作词作曲两个部分。擅长作词or作曲就已经很牛了。比如方文山是周杰伦的御用作词人，而周杰伦写过很多耳熟能详的曲子。而兼具作词作曲才华的全能创作人却是难得一见。 最近港中文发布了一款歌曲创作大模型SongComposer，作词作曲都不在话下。 并且擅长让歌词和旋律相互交融，让整首歌听起来更加和谐。 先来几个小demo一起欣赏一下： 根据歌词编写旋律： 歌词：突如其来的那一场

探索大型语言模型的上下文理解能力 在自然语言处理（ Natural Language Processing,NLP）领域，理解上下文是把握人类语言的关键。近年来，大语言模型（LLMs）在展示对语言的理解方面取得了令人瞩目的成就。然而，尽管LLMs在各种NLP领域的评估中表现出色，对它们理解上下文特征的语言能力的探究却相对有限。本文介绍了一个通过适配现有数据集来评估生成模型的上下文理解基准。该基准