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在实验中，VCoder与开源的多模态LLMs（如MiniGPT-4、InstructBLIP、LLaVA-1.5和CogVLM）进行了比较，并在COST验证集上进行了测试。实验结果表明，VCoder在对象识别任务中表现最佳，特别是在对象计数和识别方面优于基线模型。在处理复杂场景中的对象计数和识别任务时，VCoder展现出更高的准确性，尤其是在场景中有许多实体时。
在实验中，Paint3D通过一系列的量化和定性实验证明了其在生成多样化纹理贴图方面的显著能力。通过评估FID得分和用户调研，实验结果显示Paint3D在纹理生成质量和符合输入条件方面都优于当前最佳的纹理生成算法。不仅如此，Paint3D还展示了多种输入条件引导的纹理贴图生成，包括文字描述和示例图像引导下的纹理生成。
**本文概要:**
代码调试:人工智能可以建议修复编码错误，从而简化开发过程。市场研究:企业无需人工干预即可深入了解市场趋势、客户偏好和竞争对手分析。跨行业的多功能性: