2023年，我们看到了扩散模型推理速度方面的一些重大理论改进，例如Song等人的原始一致性模型论文，以及最近的LCM。（另外，对抗扩散蒸馏。）我们已经开始看到使用这些想法的项目，例如Dan Wood的Art Spew(每秒77512×512图像，在单个4090上)、Modal的Turbo.art(基于SDXL Turbo) 和fal.ai的30fps脸部交换。
事实上，2023年还有不少品牌直播案例，从品类和内容来看，既有水泥、煤炭这样的纯B端商家开播，也有大批品牌尝试AI数字人，虽然尚未跑出足够亮眼的案例，但也进一步证明了一个趋势:品牌直播正在走向深水区。
为了解决这一问题，著名人工智能教授李飞飞团队推出了Wild2Avatar，这是一种专为视频中被遮挡人物设计的神经渲染方法。
它不仅可以从图片中提取信息并回答问题，还可以将图片转化为JSON格式。LLaVA还可以识别验证码、识别图中的物体品种等，展现出了强大的多模态能力。在性能上接近GPT-4的情况下，LLaVA具有更高的成本效益，训练只需要8个A100即可在1天内完成。
创建引人入胜且准确的产品描述，保持一致性并提高转化率。