（来源：上观新闻）
在 TID2🇦🇨013 🤦♀️上，PA🏅NDA 同样🕒🏘以78.4%（🇩🇰基于比较🚏关系）和77.8🇸🇮%（基于分💇数）的准确率大幅👇领先其他方法🇬🇧🗿。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➿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，他们通过调整🐚大气散🚂🅿射模型的参数🇭🇰来模拟不同🦸♂️😚浓度的霾👩👦🇧🇬。
它越来越精，但对🇳🇬🇬🇲于内容的理解、情🏢🔚感的理解🇩🇿👨👧，还达不到📉👞。在这个群里🥭，人和虾共享同📸一套上下🤤🛴文，谁说了🇧🇹🎰什么大家都看得见💴👵，谁跑出🌝♥来的结果别的💶📎虾可以直🏍接拿去♉🐲接着用🙇。" 结果显示，加🦷🛰入失真图🤳作为背景信👩⚕️息后，GP🥶🚅T-5 M😬🇮🇱ini ⭕在 Eas🎧🧽y 级🇨🇭🐸别的区域比☄较准确🇱🇺率从3🐇1%提升到了5🔤2%，失真类型识🇳🇫🚪别准确💂♀️🤩率从49%提升🇸🇨🇧🇻到了67%💷，严重🌻程度判断准确率🛄从36%提升✉🇨🇾到了51%，质量🐘评分相📅🌫关性也从🕳0.0🙃🍿9提升到了👅0.52🧩💆。
