3）端到端微调，解冻大语言模型允许端到端训练。在编码器引导下微调BART模型，实现EEG到文本的生成。需要注意的是，对词级特征输入并不需要第一阶段的预训练，可以直接从第二阶段开始。
3. 📊 实验证明，“Dual-Pivot Tuning”技术在盲目和少数样本的个性化面部图像修复方面优于其他最先进的方法。
与 GitHub Copilot 和 GPT-Engineer 等其他人工智能驱动的编码工具不同，它们在有效的代码集成和构建复杂项目方面遇到困难，ScriptGPT 在这些领域表现出色。它可以与这些工具一起使用来编写代码，同时将特定项目功能卸载到 ScriptGPT。
与GPT-4V进行比较时，实验发现GPT-4V在所有对象识别任务中表现一致，但在对象级感知方面落后于VCoder。
另外，DreamTalk还具有说话风格预测的功能，能够根据语音预测说话者的风格，并同步表情，使得动画更加贴近原始音频。此外，该框架适用于多种场景，可以用于歌曲、不同类型的肖像，甚至在嘈杂环境中也能表现良好。