（来源：上观新闻）
所谓MLE，是🍑🌘指给模型看大🇸🇮🇰🇾量真实📩视频，让它预测“🌻下一帧应该长🇦🇸什么样”，预测得🤯🏳越像真实的🇬🇳那一帧（像素差异🇦🇼越小），🏍得分越高🧦。甚至我开始🔖🚞觉得，不🛤被理解本身😺🇸🇬是一种筛👨⚕️🚗选机制🧖♂️。六、实验结果：数🔷🇬🇩字和图片都说话📑 为了检验👼Fit-VTO的🇲🇼表现，研究团队🈯在两个数据集📝上进行了测评：🇸🇴🍻一个是经典🇬🇮的VITON🚇⏲-HD数据集（🇸🇩一个广泛使用👨🌾的虚拟🇭🇺试衣基准测🦈🤹♀️试集，里面⏸都是真🐮实电商图片），另🐅一个是他们⛷🇬🇭自己构建的F🐈IT测试集（😙包含1000🥌👨👨👧个合成样本🌶💦，覆盖各🧝♀️🛅种尺码组合）📈🦹♀️。
张明钰表示：“🚕📇我们的🦉⚰设备最深可以直😾🏍接到水下600👨🎤0米进行作业👷🏎，去年🇰🇪也接到了相关😘👓订单👏💄。在模型架👱♀️5️⃣构上，Fit🤘-VTO基于⏲⛹Flux⏱.1-d🇧🇪🦊ev的多模态扩💠🎙散变换器🥞骨架，人物参🏯考图的编码与目标🇸🇦图片在💈通道维度上拼🤽♂️接（因为两者在空🍜🕦间上是🤧🌄像素对🇷🇪🏛应的），而服装图🍠的编码🛫⛪则与其他🧘♀️信息在序列维🧚♂️🐠度上拼接（因为🚽👷服装图在空间上🛥☕并不直接对🐻应目标图片，6️⃣需要先经🥪过模型自行"👫对齐"）🐧🚜。
