Text2Immersion是一项创新方法，通过文本提示生成高质量的3D沉浸式场景，可适用于室内和室外，展现出色的灵活性和创造力。
对标记的依赖性:尽管DeWave方法在文中声称可以在没有标记（如眼动追踪）的情况下实现脑电波到文本的翻译，但它仍然依赖于基于标记的对齐过程。
当然，这种复发间隔可能差异会很大，样本量仅限于人类历史范围内、地质记录中所记载的范围，而这些，仅仅是地球历史上发生过的地震的极小一部分。
AI设计师Tatiana Tsiguleva提到，V6版本对提示词的理解更加精准，不再需要奇怪的短语或单词。此外，她补充说，Midjourney中的“--s”参数可以调整艺术风格，较低的值会产生更接近提示的结果，而较高的值则会增强艺术创造力。
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。