自回归模型

在 AI 绘画领域，长期存在着“画质”与“速度”的博弈，以及“扩散模型”与“自回归模型”的路线之争。扩散模型（如 Stable Diffusion）画质优异但推理步骤繁琐；自回归模型（类似 LLM 生...

“能否用同一个模型，既写诗又作画？”这是多模态模型长期以来追求的目标。 近年来，研究者尝试将语言模型中成功的“下一 token 预测”范式扩展到图像领域，构建统一的离散自回归模型，期望实现图像生成与语...

传统的自回归图像生成方法（如VQGAN）通常按照光栅扫描（raster scan）顺序生成图像令牌。这种方式在行末换行时会导致相邻令牌之间的欧几里得距离过大，从而影响生成效果。例如，当生成一张256...

上海人工智能实验室和香港中文大学的研究人员之前推出了新型多模态自回归模型Lumina-mGPT，研究团队在今天推出了一种独立的、仅解码器的自回归模型Lumina-mGPT 2.0，从头开始训练，统一了...

自回归（AR）模型在文本和图像生成方面取得了显著的进展，但其逐令牌生成的过程导致了速度上的局限性。为了克服这一问题，清华大学和微软研究院的研究人员提出了一项雄心勃勃的任务：能否将预训练的AR模型调整为...