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(来源:上观新闻)
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在模型架构上,F🤥⚗it-📋🇪🇦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,需👨❤️💋👨要先经过模📒型自行"对齐"☂➰)📖📢。随后在2025年✏12月,亚🚭🎫马逊发布💂♀️Traini🕘🧟♀️um 3,😇🕤其搭载新一🍛🗼代Neuron🚤🤰 Fab🇸🇦🇮🇸ric互联技术🆑7️⃣,单台🔴👧Trn3 🏀Ultra⛰🧒Serv🇺🇲🧘♀️er可集成14🔟🇲🇪4张芯片,总算力🇪🇺🇲🇭达362 F🇹🇦🦎P8 PF👨💼🐫LOPs👈🦑。