深度解读何恺明团队新作：不用向量离散化的自回归图像生成

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↑ 点击 蓝字  关注极市平台 作者丨天才程序员周弈帆 来源丨天才程序员周弈帆 编辑丨极市平台 极市导读   本工作的作者重新用扩散模型建模了自回归中下一个图像词元的分布，从而提升了模型的生成能力。由于标准自回归模型生成能力有限，为了进一步提升模型，作者又引入了最新的掩码自回归模型。最终的模型在 ImageNet 图像生成指标上取得了几乎最顶尖的结果。   >> 加入极市CV技术交流群，走在计算机视觉的最前沿 自回归是一种根据之前已生成内容，不断递归预测下一项要生成的内容的生成模型。这种生成方式十分易懂，符合我们对生活的观察。比如我们希望模型生成一句话，第一个是「今」字，那么第二个字很可能就是「天」字。如果前三个字是「今天早」，那么第四个字就很可能是「上」。 （空）  -> 今 今      -> 天 今天    ………………………………