5. 开源LLM与GPT-4的差距缩小。我相信在2024年，我们终将看到一个能与GPT-4相媲美的开源模型。
然后，HandRefiner采用条件修补方法来处理识别出的问题手部。它生成一个深度图，其中包含了关于手部形状和位置的重要信息。这个深度图被用作指导，通过ControlNet集成到扩散模型中。最后，HandRefiner将重新画好的手部放回原来的画作中，替换掉原本画错的手，而其他部分保持不动，保持了原画的风格和内容。
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培养创造力和成长:
27. ChatGPT 用于教育材料创建:设计符合各种学习风格和难度级别的课程、测验和教育内容。