来自非自回归模型的反击？全新文生图基座模型Meissonic：1B文生图Non-AR新范式 专为消费级显卡设计

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关注公众号，发现CV技术之美 近年来，大语言模型在自然语言处理领域取得了突破性的进展。以LLaMA和Qwen等模型为代表，这些模型通过遵循扩展规律，展现出强大的语言处理能力。这些成功促使研究者们探索类似方法在文生图（T2I）任务中的应用。然而，现有的T2I模型在架构和生成机制上仍存在诸多限制，尤其是在生成高分辨率图像时，效率较低。 在视觉生成领域，扩散模型（如Stable Diffusion和SDXL）已成为主流方法，凭借其优越的生成质量赢得了广泛的应用。研究社区逐渐关注到扩散模型与语言模型截然不同的工作机制会导致其在构建统一的语言-视觉生成模型方面面临挑战。类似地，自回归文生图模型（如LlamaGen）通过预测next-token进行图像生成，但由于生成的图像token数量庞大，自回归文生图模型在效率和分辨率上也存在瓶颈。 Meissonic模型带来了 ………………………………