（来源：上观新闻）
对于人🇸🇴工合成的非天气🇦🇼类失真⛱，研究团队参考了⚒🇮🇳此前学术🚰🇬🇷界的经🇵🇰🏖geo是啥验；对于雨🥦雪这类天气失真📽📧，他们使用了真实🌀的雨雪叠加🛀素材；对于雾霾1️⃣，他们通过调整大👨🍳气散射模型的参🔒👩👩👧数来模拟💨😝不同浓度的霾🧯❤。因为V🇮🇷4把head👩🌾 dim👱ension 🔮🙋c设成了🇮🇶512（比🕗V3.2的🙏🇦🇸128大📉得多），🍮🤹♀️如果直接把所有🐟🇰🇮hea🗃d的输出投影回🖱d维会很贵，🏸⚠所以做👙了分组🎠🇧🇸投影，⛪把n_h个he👼🐿ad分成g组📝8️⃣，每组先投影到🦔一个中间🍿🇵🇹维度d_g🌺🌬，最后再合⛔🏛并投影回d🌻🇫🇮。
单一芯片难以同时🍍兼顾两类场景的效🧔率最优🇦🇿。短短一📛🧜♂️个月，万物皆可A🌌🍲I预制的风，从🇾🇹😷短剧圈吹向了电🏣影长剧圈，🏡☑AI艺人从6🦜个暴增了117个🏍🗂。这些场景🐄的意义，远不止于🇮🇶🐧羽毛球本身🗒🇲🇦。因为KV e🇺🇸ntrie🅰✊s既做key🅰又做valu🇹🇫💇e，nai💛🤸♀️ve的RoP🥊🥤E会让输出带上绝🇵🇭👧对位置信息👩🔧，所以在🇯🇴output端也👨👧👧🏗对应施加一个位🎎😂置为-i的Ro🚓PE来🍶🈷抵消，只🕺🙅♂️保留相对⤴👉位置信息🏫🎧。
