大模型装进口袋：手机本地运行9倍速秒出高清图，质量比肩顶级模型

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（来源：MIT News） 在自动驾驶技术的演进过程中，实时生成高保真图像的能力已经成为构建虚拟训练环境的核心突破点。 比如，通过模拟暴雨中的道路塌陷、暴雪天突发交通事故等极端场景，让自动驾驶系统在虚拟世界中积累应对突发状况的经验，从而提升实际道路行驶的安全性。 尽管生成式 AI 技术为这一领域展现出巨大潜力，但现有的一些主流模型在实际应用中仍存在短板。例如， 扩散模型 虽然能够生成细节惊人的逼真图像，但它的处理速度较慢且计算成本高昂，这种特性使得其在需要实时响应的车载系统中可能难以落地应用。 与之形成对比的是，类似于驱动 ChatGPT 的 自回归模型 ，在处理速度上有显著优势，但所生成的图像质量往往不尽如人意，容易导致图像结构紊乱，特别是在处理复杂光影和精细纹理时，经常出现车辆零件错位、交通 ………………………………