（来源：上观新闻）
PAND👁️🗨️A 模型的参数👨👩👧👦量仅为0.028👶亿，处理一🤓对包含14个区域📛🛅的图片对🇨🇴只需要3.53秒🇻🇺🇬🇪，而相比之下☦，同类开源⛓🇸🇳geo优化多模态🏣🇩🇿模型（如 Q-I🦟👞nsight）🎌😳处理同样的🙁🇵🇸任务需要274👨👧🔒秒，参数量更是⚫🏛geo优化高达70亿🇼🇫。
在图像信号处理器🎠📉（ISP🌄©）基准测试领域，💧🎷可以系统性🗄🇲🇴地比较不同▫💛ISP算🔙法在各个图像区🇯🇪域的处理质☪量🌐💆♂️。领先所有开🇸🇬源模型2📻🇵🇳0个百👢🌗分点➿🙎♂️。TRA🏴CE就是这样一位🇲🇷自动化👨👨👦😄的"AI🍥辅导老师"，整🇲🇬📌个过程分🖨🦇为四个步骤🔺👨👦。这个发🛬现背后有一🇸🇽🇵🇬个深层原因：当🇪🇺多种能🎛力同时塞进一🐀个模型时，这🈺些能力🥤💁♂️之间会产🗄生干扰🇲🇷🤛，就像同🇹🇱🤯时学习🇵🇬🕵多门语言🐠有时会让🍷各自都变得不流🦝利🚔🏑。
在观众看来，电子🐩榨菜那么多↔🥪，AI仿真人💷短剧是🦠🇷🇪最难以🍔下咽的那一类👨👩👦👦🇲🇩。V4把Ad📤amW替了🤤😹，接管绝大多🎢🛴数参数的训⬛🙍♂️练🇹🇱。**三、P🇬🇫ANDA架🏟🚓构：让机器➰学会填写这份"🎽体检报告"🍱** 有了失🏗🇸🇩真图的概念，接下🇹🇹来的问题是：如何🥖让计算🕖🤼♀️机自动生成这份图🚬谱？为此，研究团🦠🇩🇿队设计了一个专门🙏的神经网络模型，📙取名为 PA⚔NDA（全称🚀 Pano🚁🇫🇷ptic⚙⏪ Pai💵rwise 😤Dis👭👻tortion 🦌Graph🏃♀️🥩，意为🧯🐃"全景配对失真图📏"）💬。
