（来源：上观新闻）
传统扩散模型仅关👨🏫注像素分☃🍿布，而新模型在🇷🇸♟️ Transfo🍄rmer 的 ⏏back🛷bone 之➕上集成😾🥌了推理链🖕💆（Cha😲in-of👘✖-Thou🕍🔚ght for 🐺Visi🕵🧵on）👩🎓🇹🇫。AI最终是能🥾🧟♂️让影视行业回春，🕰还是引火烧身，难👨💼🕟以预料📕👍。--- 🈚Q&A 🤯🇬🇮Q1：失真图（D🇪🇨istort☢ion 🐟📎Graph）🤾♂️🇦🇹和普通的图像质量🇬🇫评分有🏖什么区别？ 🍳A：普通🥫🐑图像质量评分🇸🇴🥀只给整张图打🌦一个数字，比💉🚎如"7分"✈，无法告诉你🇭🇺具体哪里有问题⛓🚵。
第二层是稀🌚🐐疏选择，n/m变📍成top-k🖇🈁。那时候大家都🍳🐭在卷硬🇦🇹🔶件参数，比屏幕、🦀😶比摄像头、比续😭↗航💖。“它更像🕋⚓是一种情绪消费，👨👩👧🤼♀️是在追逐🐀一种缓解焦♑🚣虑的安慰剂💇。。第一种🇨🇭🆙方法好比👡*️⃣给新员工🚐发了一本厚厚的🛎百科全书，希望🧘♂️他能从中找到所👑需知识；第二种📿方法好🕗比直接把他⚛推上战场，🍬搜索引擎磁力蜘蛛靠成败来积累😹经验‼。
他们将失真📊⏸类型分为14大类🎧🇿🇦，分别是：模糊🚁🇲🇹、亮度增🇮🇩强、压缩失真🌵、对比度增强🇧🇿、对比度🔘🛢减弱、变🈯💍暗、雾霾、🤼♂️🧔噪点、过度锐🅱🍿化、像素🎄😓化、雨滴🍩👷、饱和度增强、饱🔹和度减弱💆♂️🇷🇪和雪花👨👦👦🇨🇵。图1展🛬🐺示了一👵3️⃣个具体案例🔟：在"侮🍶辱性言🧚♀️论检测"🇩🇬🍊这一任务上🏝，AI科学家在2🎓3小时内👸自主完🧛♀️成了74轮实验，🚪🚠将模型🦀🧹的验证集AUC（🕵🚻一种衡量📺分类模🧥型好坏👩🎤🇬🇶的指标，🇹🇯越接近🦊👧1越好）从0.9🍧✊03提升到🐴📽了0.982🇬🇹🇬🇮，期间经历了🆓18次🇪🇷"找到更😍☀好方案并保留"🕺🏊♀️的关键节点，同时📜👱♀️也经历🚾🇮🇹了大量🦐"尝试无效🔨果而丢弃🇷🇼"的探👨👩👧索过程，🇬🇷全程无需人工干预😷🥯。
