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然而，获取大规模的平行数据对于某些任务可能是困难的或成本较高的。因此，如果缺乏足够的平行数据，DeWave方法的性能可能会受到限制。
在渲染移动人物的视觉外观时，面对摄像头视野被遮挡的问题是一项巨大的挑战。大多数现有研究在理想条件下渲染3D人物，要求场景清晰且无障碍。然而，在真实世界场景中，可能会有障碍物阻挡摄像头视野，导致人物出现部分遮挡，这使得这些传统方法无法应用。
为了解决幻觉问题，研究人员采用了检索增强生成（RAG）的方法，并添加了几个重要步骤来进一步减轻幻觉，并改进对话性指标。通过这些优化，WikiChat在事实准确性方面比微调后的SOTA RAG模型Atlas高出8.5%。此外，研究人员还将基于GPT-4的WikiChat提炼成7B参数的LLaMA模型，这个模型在事实准确性方面能达到91.1%的高分，并且运行速度提高了6.5倍，能效更好，可以本地部署。
多种配音角色选择: 提供多种配音角色，包括edgeTTS以及支持openai的TTS模型，用户可以根据需求选择最合适的配音风格。