（+微:hywyysxs）
哪怕作者🚵♀️🤣没有这么想，如果🏰🅰很多读者⚜都认为🕓🙂这是刻意🌅🍫设计的🌇，我们也🇳🇮📀应该告诉AI🇧🇸🌩，作者就是故意设🗂🚗计的，🎵这样写会更🕜好⛷。为了弥补损🇺🇬🗯耗，又需要🇮🇲光模块里的DS🤟🥛P补偿，补偿👨🦲得越多，功耗🍙就越高🇨🇱。把可解释鉴♌别器去掉，只保🇨🇲留VAE重建损🖐🧖♂️失：MR🐊R从47.3%跌🤤🧕到45.4%🦁，R@8从72.💂2%跌到66%🗿🍷，说明鉴别器的对🏋️♀️抗训练对强制🇦🇷🔲实现风🍝🤓格内容⛅💨分离有独立贡献🏠。
以R@8来说，这🛹是超过40%👩✈️🈳的相对提升💇幅度，差距相当显🏅🐂著🐀。把生成模🥣型的混合提示🖨机制（固定🎲👩💻模板加👨👩👧👧💗可学习软📦提示）改成只用可🛤学习软提示📜🌋：MRR跌到4🏀3.3%🥍，比使用🔰混合提示的版🌀🛑本低了4个百分🍐点，说🍠🔥明固定文字模板提🏃🏴供的任🧝♀️🇧🇦务指引对生成质🍠🇹🇹量有重要影👼🇭🇰响🔣🛅。
