211-A1｜掩码生成式“变换器”用于高分辨文生图，GPT评估平面设计，扩散视觉先验，全身匿名化隐私保护｜Mon

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AIGC   Research 主编｜ 庄才林（Cailin Zhuang） 技术支持｜胡耀淇（Yaoqi Hu） Topic: Image Generation｜Masked Generative Transformers Meissonic: Revitalizing Masked Generative Transformers for Efficient High-Resolution Text-to-Image Synthesis 2024-10-10｜Alibaba Group, Skywork AI, HKUST(GZ), HKUST, ZJU, UC Berkeley｜⭐️ http://arxiv.org/abs/2410.08261v1 https://huggingface.co/MeissonFlow/Meissonic 概述 本文介绍了一种新型的文本到图像生成模型Meissonic，该模型通过 非自回归的掩码图像建模（MIM）技术 ，提升了图像生成的效率和质量。尽管扩散模型如Stable Diffusion在视觉生成领域取得了显著进展，但其与自回归语言模型的操作机制存在显著差异，这使得将语言和视觉任务统一的开发变得复杂。Meissonic通过一系列架构创新、先进的位置信息编码策略和优化采样条件，显著提高了MIM的性能和效率。该模型不仅能生成1024×1024分辨率 ………………………………