任何人只需使用 8 个 H100 GPU，在短短 2.5 天内，就能以 1890 美元的超低成本，用 3700 万张公开可用的真实和合成图像，训练出一个 11.6 亿参数的稀疏 Transformer。

这比 Stable Diffusion 的训练成本低 118 倍！不过，从论文的基准测试来看，模型生成的图片质量仅略优于 SD1.5，放到现在可能有点不够看。

该技术首先利用扩散模型从单张脸部照片生成侧面和背面的视图，然后通过 GS-LRM 重建器生成 3D 高斯样条表示，实现全头新视角的合成。

此外，FaceLift 还能处理视频输入，进行 4D 合成，并与 2D 动画技术结合，实现 3D 面部动画。

从官网的一些交互式案例来看，效果还不错，不过不能放大看，恐怖谷效应拉满了。目前这项技术还没有开源，关注我为你持续跟进。

模型包括 Qwen2.5-Plus 对话模型、QwQ 和 QVQ 等推理模型，以及 Qwen2.5-Coder-32B-Instruct 编程模型。

Qwen Chat 支持同时对比多个模型，还即将推出网络搜索、图像生成和语音模式，值得期待。