对平行数据的依赖性:DeWave方法在训练过程中需要使用平行的脑电波和文本对数据，以进行监督学习。
当然，这种复发间隔可能差异会很大，样本量仅限于人类历史范围内、地质记录中所记载的范围，而这些，仅仅是地球历史上发生过的地震的极小一部分。
Midjourney更倾向于使用光影效果增加图片的真实感，这也是让人印象深刻的地方。在艺术性和还原性方面，Midjourney明显取得了胜利。AI生成的图像真实性甚至局限性都成为了吸引网友参与讨论、分享和二次创作的流量密码。
其次是保持一致性，修正手部的同时不会影响图像的整体质量，保持了图像其他部分的一致性。另外，HandRefiner利用合成数据进行训练，这使得它能够有效地处理真实手和合成手之间的域差异，学习不同手的样子，并找到合适的方式来修正手部。
然而，在编写markdown时，它的建议往往冗长而且总是积极向上，几乎不可能得到一个消极的句子!此外，它的内联建议有时可能会让人讨厌，因为它并不真正“理解”你的代码。