（来源：上观新闻）
第一个是 KA🇧🇲🇧🇲DID-1🛃🇲🇹0k，包含🎋81张参✅考图像🥶🐢和各类失真版本；🧢👩👧👧第二个是 TI🖇🍐D2013，是🇫🇴另一个广泛使🧞♂️👨👩👧👦用的图像质量评估*️⃣🧪数据集，🌔包含人工标🔮🎳注的平均🧟♀️🇸🇹意见分（MOS）👩✈️🇭🇰。压缩过程也没🥣有CS🇲🇬🏘A那样的👳👩🦳overlap，🏚直接每👨🌾🎩m’个一组压🏫。与此同时🇦🇫🇲🇺，这个价😹值模型用一🗨🕚种叫做⏲"二元🍑交叉熵"的方🈁式训练，🥮本质上就是让🤕🤠它学会更准确地预🚯测题目难度🇪🇹。
AI可以模↕仿风格👩🚒⛺，却无法🈺🖕拥有风格🇷🇸背后的生命体验🇸🇦。操作上比较简单👨👨👦⏺，我演示下🇱🇷主要是❎☕给大家看⤵看流程🎴。说白了就是与其🤹♂️👳和机器早已做得🐐很好的工厂😆🤕任务较劲，不如把🇹🇹精力放到🛡那些过🎏🈸去一直没人照顾到🇬🇪↔的生活缝🚒隙里👘。
随后，一个负责🍒🔹分析的A🇲🇪I（可🥋🌉以理解为🚾🏌辅导老💞师）仔细阅读↔💌这些记录，对比📩🎃成功案例和失败😈💛案例，寻找规律性🧀的差异♦🏖。这张图谱🧺，被研究团队命名🇧🇻为**失真🤵🇬🇼图（Disto🔥rtion Gr🈶aph，🛂简称 DG）*🐲🍎*🤪。技术判断上⏸，mH🚬✴C不是那种让人眼🇹🇫前一亮的架构创新☁，更像🥒如何制作一个自己的网站是一个「🎍👩👩👧稳得住大模型」☹🇳🇵的工程补丁🌺。
