（来源：上观新闻）
整体架构 V4🏁🥟这一代，是D✌eepS👮🤦♀️eek系列🔙🏠里动刀最多🔏🥾的一版🈴❣。他们将失真类型🇱🇹🐙分为1🔂🏟4大类，分别是：🧞♀️模糊、亮🎺度增强、压缩🧓失真、对比度增🧴强、对比度减弱🦄、变暗、雾霾、🇺🇲🙃噪点、🎌过度锐化、😙😌像素化、雨🏌滴、饱🛳👨👦👦和度增强、饱和🇰🇳度减弱和雪花🇵🇲🌟。每个节点记录🐄🍑了该区域的🇭🇲失真类🚑型（比如是模糊▪👪、噪点、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⚖。AI必须自◾己去猜测究竟是🦢🤡哪一个🚓行为导致了🌡⚱最终的失🔌败，而当一个任💅🇦🇩务需要完成🗺十几个步骤时，🏞这种猜测几🇶🇦乎无从下手🚨🐗。需要补充的是🏁，PGME和💫PGMEA根🇦🇷🚰据纯度不同可分为🥑🇰🇿工业级和⛴电子级🎩🥓。
不同于耀客两🧝♀️名纯血AI📒➡艺人，聿潇传媒这🌷📦番操作，相当🧧🇦🇮于买下🍛😤真实艺✅人的脸和声音来🎒🦄生成数🦹♂️🧭字形象，👙💆♂️而艺人不用肉身出🇬🇼演短剧，就能获得🏉🌘版权分成⌚🧟♀️。接下来，研👩究团队为这些图片⚠🍾设计了一套完🌠👞整的失真体系🇬🇾。”实测🧞♀️后虽然觉得He🍒🚿rmes🧰❤有其优🇳🇴点，但人工大黑🍬还是泼了一盆冷😲水🧝♂️。目前市场上已🈷经存在📩一些专门处理图🇲🇸🇭🇷像质量问题的大🇾🇪🕉型多模🎸😺态语言💖🤮模型（可以🤲把这类🍓📲模型理解为"🇱🇺☁能看图🏚🍨说话的A☂I"）🇼🇫。这有力地证明了🌆🗼，区域☃🎼级的失真图确实🥎可以自🍂然地"聚合🇨🇵📔"成可靠的🔀🌅整图质量排名，与🍞🦹♀️人类的主观感知🌽🤥具有高度一致性🗝。用于调试的 VC🍖🔶D 跟踪🔀文件很容易达⚙👨🌾到数百🥙 GB，而 ED🎷A 工具在综🚳📈合、布🥩👨🦲局和布线📎🔚过程中会使用大量➕🔨的 DRA🔺👩👧👦M 来优化😙🚨设计⛓。
