视觉生成领域中的并行自回归模型加速研究

码流怪侠
优质创作者: 编程框架技术领域
领域专家: C/C++技术领域
2024-12-25 20:33:27
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(论文速读)并行自回归视觉生成
本文提出了一种并行化自回归视觉生成方法(PAR)，通过分析视觉token的依赖关系区分可并行生成的区域，在保持生成质量的同时显著提升效率。该方法将图像划分为多个区域，先顺序生成初始token建立全局结构，再并行生成...
VAR：自回归范式生成图像
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探讨自回归模型和扩散模型的发展应用
例如，在音乐创作场景中，一个混合模型可以先根据用户提供的旋律片段或风格标签进行自回归式的后续旋律生成，再通过扩散过程优化生成音乐的质量和细节，确保生成的乐曲既符合用户预期又具有专业级音质。
从文字到图像：视觉自回归模型的崛起
通过重新定义图像生成的顺序，VAR模型不仅打破了传统自回归模型的瓶颈，还首次超越了扩散模型，成为图像生成的新标杆。通过将图像生成的多尺度预测方法推广到视频生成的时序维度，VAR模型有望在保持时空一致性的同时...
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