（来源：上观新闻）
这两个基线的结果🏵表明，单靠 D📱🗑INOv🔄2 的预😰训练特征是远远💊😥不够的，PAND🍗A 中专🇸🇦🧱门设计的退化⛹🇹🇻解码器对最终性能🇵🇹的提升至关🎙重要📪🇸🇩。🧩 多方案并🐛行 + 角色🤳一致性 — 📉🕎一次最多生成 💶8 张图，💝且保持人物/🙂👨👨👦物品跨图一致性🧙♂️✴。研究提出了一◼泛在服务个名为TR🇹🇳ACE的🗞🍎系统，全称是"🇰🇭Turning🐢 Recur🤳rent🖲 Age🇧🇯😱nt 🇬🇺fail🍯ures 🇸🇸into Cap🛏abi🐲lity-t🔲📉arg⚓eted tra🔚🌷ining 🇸🇭📒Envir😻🤰onme🎄📇nts"🚣，中文可以理解🐒🔪为"把反复出🇫🇲现的失败转🔋🕴化为针对🛏🎅性训练环境"🏬🎇。
例如，在光🇧🇷🥍伏电站场景，采用🌕🐭具备特种防护的轮🚝式或四🛶足机器人即可⌛🥵高效完💦🧜♂️成清扫与巡检🐍🥓任务❔👨❤️👨。理想情况下，🕷可以大幅提升🏵调用效率🏯。研究团队首先从两👨⚕️个现有🅿🤷♂️的公开数据集中🚿☂筛选出2200张🇧🇦🍸高质量图片：其中😚1592👨💻张来自 🚷PSG🔞 数据集💒🔑（一个包含场景🇮🇴信息和区域级🐧全景分割的数🧫🇬🇶据集），另外🇧🇶608张来自 🇬🇧Seagu😞ll-100📯泛在服务w（一个包含🥛🔻真实IS🙇♀️P图像退化效果🇬🇩✅的数据集）🚼。
