何恺明新作再战AI生成：入职MIT后首次带队，奥赛双料金牌得主邓明扬参与

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梦晨 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 何恺明 入职MIT副教授后， 首次带队 的新作来了！ 让自回归模型抛弃矢量量化，使用连续值生成图像。 并借鉴扩散模型的思想， 提出Diffusion Loss 。 他加入MIT后，此前也参与过另外几篇CV方向的论文，不过都是和MIT教授Wojciech Matusik团队等合作的。 这次何恺明自己带队，参与者中还出现一个熟悉的名字： 邓明扬 ，IMO、IOI双料奥赛金牌得主，在竞赛圈人称“乖神”。 目前邓明扬MIT本科在读，按入学时间推算现在刚好大四，所以也有不少网友猜测他如果继续在MIT读博可能会加入何恺明团队。 接下来具体介绍一下，这篇论文研究了什么。 借鉴扩散模型，大改自回归生成 传统观点认为，图像生成的自回归模型通常伴随着 矢量量化 （Vector Quantization），比如DALL·E一代就使用了经典的VQ-VAE方法。 但团队观察到，自回 ………………………………