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不可忽视的是，研究团队评估了四种动作注入方案（外部、上下文、残差和内部），其区别在于动作嵌入与扩散主干交互的深度。将动作交叉注意力直接插入每个Transformer块内的内部条件化方案获得了最佳结构一致性（SSIM+15为0.863，FVD+15为14.5）。残差条件化则获得了最佳感知距离（LPIPS+15为0.138）。在光标控制上，SVG遮罩/参考条件化将光标准确率提升至98.7%，而仅使用坐标监督的方案准确率仅为8.7%——这表明将光标作为显式的视觉对象进行监督至关重要。数据质量被证明与架构同等重要：110小时的Claude CUA数据集在所有指标上均优于约1,400小时的随机探索数据（FVD：14.72 对比 20.37和48.17），证实了经过策划的目标导向数据比被动收集的数据样本效率高得多。
除此之外，业内人士还指出，Harish Jonnalagadda社交媒体导航高级移动编辑Harish Jonnalagadda是安卓中心负责移动领域报道的高级编辑，主导中国手机品牌、网络设备及影音产品的评测工作。拥有超过十年手机测试经验，对移动硬件及全球半导体产业具有深入研究。通过Twitter@chunkynerd联系。
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