🐭 Mickey-1928SD模型基于Stable-Diffusion-xl微调，使用1928年公共领域画面训练。
然后，这些特征表示会被进一步转化为一系列离散的代码，每个代码都对应码本里的一个离散词向量。码本就像一个字典，里面有限个数的离散词向量。特征表示通过在码本中找到最匹配的那个离散词向量，来获得对应的离散代码。
但仍然很困难预测地震之所以如此困难，是因为专家们能知道的事情实在是太少了。
肉眼可见的是，地震预测正在发生范式转变。
LLaVA在视觉聊天和推理问答方面表现出接近GPT-4水平的能力。在视觉聊天方面，LLaVA的表现相对于GPT-4的评分达到了85%，在推理问答方面更是达到了92.53%的超过GPT-4的新SoTA。LLaVA在回答问题时，能够全面而有逻辑地生成回答，并且可以以JSON格式输出。