（来源：上观新闻）
在配对图🌡片生成质量👩❤️👩方面，⏫🆖研究团队对比了四📀种方案🐣：直接让大🐜型视觉语言模型（🇸🇱VLM）来💆♂️🥶换装、用现有的🐍🥨虚拟试衣模型来换🌮装、用图像修复模🦝❤型来换装🇱🇻🎷，以及他们自己🚾的方法🎞🎌。
说简单点，不🧬绕弯子：不是先🤽♀️把太阳🔌👇能转换成电📄，再慢慢🔠推动卫星；🈳而是直接🕦把太阳光聚🇧🇻焦成高⬅温（目前行业👨🏫⛔验证可行区间约🇬🇶1000🍌-1400℃，🕒Portal🤰的验证系统😢♊已接近该区间💶下限，🧹后续仍在迭代🇸🇧优化），加😰🇧🇦热推进🥋👨👨👧👦剂（常用液氢、🏜甲烷等💃🙇）再喷🇵🇭出去，这样卫🚣♀️星机动👩🏫🦶起来就快多了😲。
而他们🎭👩👩👧👧对 AI📳🍵 的信任度🏴从 27%🇧🇶😙 暴跌到 1🕹8%，就是因为他🆓😻们用得越多，越容😅易遇到问题，🙎♂️也因此看到了技术🇦🇸⏭的边界💬📙。二、数据从哪来🇲🇼🇩🇬：用物理仿真🧾"模拟"现实世🍶🗿界的穿衣👍🈹体验 既然现🐜实世界💃⏯里找不到足够🌞🐺的"穿错码"照片😦，研究团🇹🇳🎷队选择在电脑里🧥🚴♀️"模拟"出来😩。
