在2024年，我们将看到具有高分辨率和长期连贯性的视频生成。这将需要更多的“思考” ，即系统2的推理和长远规划。
单一大型语言模型的局限性变得更加明显，导致转向更小、更专业化的模型。
3. 🌟 **实验验证**:通过在野外视频上的实验证明，Wild2Avatar方法在解决真实世界场景下的挑战方面取得显著成效。
站长之家（ChinaZ.com）1月4日 消息:近期，GPT-4V的开源替代方案在中国的顶尖学府清华、浙大等的推动下，出现了一系列性能优异的开源视觉模型。其中，LLaVA、CogAgent和BakLLaVA是三种备受关注的开源视觉语言模型。
据悉，M2UGen采用了创新的方法，生成了大规模的多模态音乐指导数据集，用于训练模型。这包括MU-LLaMA模型生成的1.2k多小时音乐字幕数据集。模型结合了MU-LLaMA、BLIP图像字幕模型、MPT-7B-Chat模型以及VideoMAE字幕模型，以在各个领域生成对应的指导。