【AiBase提要】站长之家（ChinaZ.com）1月4日 消息:图像修复一直是一个备受研究者关注的复杂挑战，其主要目标是在维持降质输入的感知质量的同时，创建视觉上吸引人且自然的图像。在没有有关主题或降质的信息的情况下（盲目恢复），了解自然图像范围至关重要。为了恢复面部图像，必须在确保输出保留个体独特面部特征之前包含身份信息。以往的研究已经探讨了使用基于参考的面部图像恢复的方法来解决这一要求。然而，将个性化整合到基于扩散的盲目恢复系统仍然是一个持久性的挑战。阿里巴巴开源项目DreamTalk，能让人物头像栩栩如生地说话，支持多语言、歌曲、嘈杂音频匹配，开放更多开发者创新。
“I”:视频输入。GPT-4V对视频的理解还相当原始，因为它将视频视为一系列离散图像。减少信息冗余的最聪明方法是什么?学习目标应该是什么?下一帧预测与下一个单词预测有着明显的类比关系，但它是否是最佳的?如何与语言交错?如何引导机器人和人工智能的视频学习?业界尚未达成共识。
该产品还引入了光随书动技术，利用摄像头的追踪技术让光源自动聚焦在书本上。此外，台灯还具备AI离座感应和自动延时关灯功能，方便节能和使用。