到2024年，我们将看到更多实时图像、音频和视频生成传播应用。
3. 通过优化和改进，WikiChat在各个方面的性能都显著领先，尤其在事实准确性方面达到了97.3%。
VCoder作为一个视觉编码器，为MLLM提供了更好的视觉感知能力，能够处理特殊类型的图像，并改善了对象感知任务的表现。在与其他模型的比较中，VCoder在对象计数和识别方面表现出色，特别是在复杂场景中。
另外，BakLLaVA是使用LLaVA1.5架构增强的Mistral7B基础模型，已经在多个基准测试中优于LLaVA213B。这三种开源视觉模型在视觉处理领域具有极大的潜力。
这种用户友好的方法使得照片修复对广大用户都易于访问，即使是那些没有广泛技术知识的用户也能轻松上手。