（来源：上观新闻）
现有的解决方案，💛通常是📭用AI"假造"一👂🇧🇯张配对图——🙎♂️🍄先有一🌥🇧🇧张人物🐓图，让🇬🇦另一个AI系🖤↖统把衣服换掉🇸🇩，把这张"假造"⚒♿的图当作🙍♂️训练数据🛹🏛。
而带语义的数据，🔑😯相当于把“🚗👺规则”和“🇦🇨常识”一起🐱🔃教给它🐖。每个物体都会被🍲赋予质量、🚼🏃♀️摩擦系数🥖🇸🇭等参数🥒，从一开始就👫💇构成一个可🇺🇦计算、可干预的🎡物理环境💃。
五、把🇵🇹测量数据"喂"给🛐AI：📁全新的测量值🏚编码器 有了高🦋📧质量的训练数据，🌠下一步😎是设计🔘一个真正能🍀理解尺码信🇯🇪🛹息的AI模🥑型🇻🇳🥿。它的人才吸引力来🇺🇦🤵自技术挑战🇹🇰🦹♂️、开源声望、🇰🇿🇦🇼研究自由💁♂️和梁文锋本🍇👩🍳人👨🎓🔠。
