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在实验中，VCoder与开源的多模态LLMs（如MiniGPT-4、InstructBLIP、LLaVA-1.5和CogVLM）进行了比较，并在COST验证集上进行了测试。实验结果表明，VCoder在对象识别任务中表现最佳，特别是在对象计数和识别方面优于基线模型。在处理复杂场景中的对象计数和识别任务时，VCoder展现出更高的准确性，尤其是在场景中有许多实体时。
腾讯推出的技术 Paint3D 能够根据文本或图像输入，在不具有内嵌光照信息的3D模型上生成高分辨率、无光照的多样化纹理贴图。
此外，卡迪夫大学讲师Francesca Sobande研究了具有种族模糊特征的虚拟影响者。她认为一些品牌出于营销目的给予其这些特征，以吸引更广泛的受众，这“只是另一种形式的营销”。