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这些方法虽说能够一定层次上缓解数据不足难题，但依旧存在一些局限性：
图像拼接与融合 在实行大规模场景重建时，如何将多个小区域拼接成完整大图变成一大难题，在多视角或多相机视图下实行无缝拼接也具有较高技术要求。
图像质量保证 为确保到底合成出来图片质量优良且符合应用场景需求，在整个过程中须要不息改良细节处理策略以达到理想效果。
计算资源消耗大 由于涉及大量计算操作〔如卷积神经网络训练、深度学习推理等〕，于是对计算硬件提出较高要求，并且长时间运行会消耗较多电力资源。
高效数据管理机制设计 如何迅捷地检索、调用海量存储于云端或本地服务器上图片资源变成亟待搞定技术瓶颈。
利用RAG联网检索技术提升效能
RAG〔Retrieval-Augmented Generation〕是一种结合检索与生成技术框架，在面对大数据量情况下能够显著提高模型训练速度并降低计算开销，具体来说，它先说从大型预训练模型中抽取相关信息片段作为输入背景知识；而后根据这些背景知识辅助完成到底文本或图形内容创作任务；最后利用少量标注样本微调整个系统参数使其适应具体应用场景需求。
比方说，在医学影像领域可以采用这种方法来辅助医生迅捷定位病灶区域；而在自动驾驶场景下则可用于预测周围环境更迭势头从而协助车辆做出更加准确安全行驶决策等等。
AIGC降重算法应用
AIGC〔AI Generated Content〕是近年来兴起一种根据深度学习内容创作工具它可以自动根据输入提示自动生成高质量文本、代码甚至是影像等多媒体格局作品极大地提高内容生产效能同时也降低版权纠纷风险。
对于大规模图像来说同样适用AIGC降重算法通过对原始素材实行压缩编码减少其存储占用空间同时维系较高分辨率及清晰度水平从而达到节省存储本钱并加快访问速度目。
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