（来源：上观新闻）
第二步，OP🖨D合并🇫🇰🇦🇲。每个节点记🔚🦄录了该区域🧳😰的失真🤝SEO是什么意思类型（比如是模🐔🍈糊、噪点、0️⃣过度压缩还🕧🎼是过度🤽♂️⛵锐化），失🎹真严重程度（🇬🇫轻微、中🇬🇭🍳等、严🈁👨🏫重或无失真）👩🦲，以及一个0到🍵1之间的质🎛👩👦👦量评分❔🚿。另一个是"覆👨👨👧👦🇵🇸盖率"：🚰😓某种能力的缺失🥊🇭🇳，在所有失败案例👨👨👧👦中占多大比🕢例😚🤔。现在 GPT-🏩🔗Image-🥑🙌2 直接产出的🥌🥯就是可交付的🎃🍁印刷级素🎟材，连字号↕🔐层级都符合规范🎒🧚♂️。
表面上🌽看，一位万📯能大厨似乎更方便💣🇵🇰，但实践🤑证明，术业有专🚨💻攻的分工📆往往能做🧒🏒出更好的效果🤑🚿。**七9️⃣🗓、从区域到整🇨🇱张图：失🧵真图的泛化能力验📻证** 研究团😄🧝♂️队还专门验证♌了一个重要🇨🇩问题：PA🇲🇶⛳NDA 生成的®♑失真图，能否自🚼然地从区域级别的👪🗓判断聚🌱合为整张🔗图片的质量排名🎏👚？毕竟，区域级分🇪🇨❔析如果不能☸⭕服务于👭💭整体判🇳🇬断，其实际价值🚭就会大🖇🙌打折扣🚩。**四、P👛AND⏺ASET：🌍为这张"体检报告🖼"准备训😙📽练数据*👨👩👧👦* 一个好的AI🥖♑系统需要大量😂🚢高质量的训📡练数据👩🦱。研究提🎌📞出了一个⚔名为TRAC👨🏭E的系🐞🏳统，全称是"Tu🇵🇫rnin🥫g Recu⏲⌨rren😣🧖♀️t A🇬🇭gent fai🤜🏀lures 🚎into Ca🇬🇾👩🦱pabil🈵🏝ity-🈲😕targ🏘🤯eted tra4️⃣ining 🇭🇳Environ↗men📢🇭🇹ts"，🖌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🔮📣"🛌🧣。
