MEG的工作原理是基于生物电活动产生磁场的物理原理。当大脑中的神经元活动时，它们会产生微小的电流，这些电流会产生相应的磁场。
研究讨论了基于扩散的盲目恢复方法，当应用于降级的面部图像时，可能无法有效保留个体的独特身份。研究人员强调了以前在基于参考的面部图像恢复方面的努力，引用了各种方法，如GFRNet、GWAINet、ASFFNet、Wang等，DMDNet和MyStyle。这些方法利用单个或多个参考图像来实现个性化恢复，确保对降级图像中个体独特特征的更好保真度。与以往方法不同，提出的技术使用基于扩散的个性化生成先验，而其他方法使用前馈架构或基于GAN的先验。
此外，M2UGen还加入了适配器和LLaMA2模型，使得该模型具备多种能力。
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