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提出的Dual-Pivot Tuning技术通过个性化恢复在恢复图像中实现了高身份保真度和自然外观。定性比较表明，基于扩散的盲目恢复方法可能无法保留个体的身份，而提出的技术在保持高身份保真度的同时，没有可感知的对降质输入的保真度损失。使用PSNR、SSIM和ArcFace相似性等指标的定量评估表明，所提方法在恢复图像方面对个体身份的高保真度非常有效。
CogAgent作为在CogVLM基础上改进的开源视觉语言模型，拥有更多的功能和性能优势。它支持更高分辨率的视觉输入和对话答题，能够处理超高分辨率图像输入。
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