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每次我打「dz」,它就會變成「disease」(疾病),「TX」變成「treatment」(治療),「DX」變成「diagnosis」(診斷)。
雖然每次可能只省下零點幾秒到幾秒的時間,但
將這些項相加,我們就得到了點在每一步的整體運動,即 dx。
如果像 OpenAI 團隊所做的那樣,使用影像和標題對來訓練我們的擴散模型,那麼我們的想法是,該模型將學會使用文本資訊來更準確地去除影像中的噪點,因為它現在有了更多關於影像的上下文資訊來學習去噪。
這就是 MaiMai DX Splash。
媽的,太多了。