（来源：上观新闻）
这两个基📓😹线的结果表明，单👨🦰👆靠 DIN🇵🇷🥿Ov2 的预训📿🖲练特征🍰🇹🇷是远远不够的🎥📲，PANDA🥢🇰🇷 中专门♍🦚设计的退化解😑📔码器对最终性能的👨🏭提升至关重❌🕵️♀️要🦘💛。第一个预💳测头判断区域比☕🇺🇾较关系（是锚图更🐗🌸好、目标🧗♂️🆖图更好还是差不⏳多），🇲🇸第二个预测头识🕚别失真类ℹ型，第三个预⬇🕒测头判断严重🌋程度，第四个预🍴测头给出0👨👨👧👦🎹到1之间的🅾质量评分🇬🇷。
这有力地证明🇳🇺🛷了，区域级的⏳🏊失真图确实可以自🌳然地"🍞聚合"成可靠🚏🌠的整图质量🇵🇫🛶排名，💶与人类🇪🇬🧫的主观感🇦🇽🤱知具有高度🗝一致性💉。第三，旋涂硬🦆掩模，🏊在刻蚀工艺中保护🍭特定区🇹🇦域的材料🏅🧒。创作者的良知，💌🇺🇸才是守护真实的🉐🇸🇳根本🇷🇸。过去，训练一个7🌮🔆0亿参数的推⤵🍝理模型需🇳🇴🇨🇳要同时😙加载一个同等大🚵👾小的打分员，内🍀👯♂️存压力极大；👓🛶而SPPO🧞♂️允许用一个🇻🇺小十倍的🇱🇸👓模型担任价值预🏴☠️测者，让🇮🇸更多研究☀😱者能够在🍃🀄有限的☣计算资源下⚜🥇开展实验🐅🖥。
