🌐 广泛适用场景:Text2Immersion不仅可生成室内场景如“温馨的客厅”，还能应对室外场景，如“秋天的公园”，展现强大的生成能力。
如今，许多备受尊敬的科学家，都在各自的子领域中取得了进展。
1. 维基百科+大模型打败幻觉，斯坦福WikiChat在事实准确性和其他指标上表现优秀。
它不仅可以从图片中提取信息并回答问题，还可以将图片转化为JSON格式。LLaVA还可以识别验证码、识别图中的物体品种等，展现出了强大的多模态能力。在性能上接近GPT-4的情况下，LLaVA具有更高的成本效益，训练只需要8个A100即可在1天内完成。
在细化阶段，通过在UV空间中训练无光照扩散模型，解决粗糙纹理的光照阴影和纹理空洞问题，提升纹理贴图的视觉美感。这一框架的引入使得Paint3D在纹理生成方面表现出色，被评价为最好的纹理生成方法之一。