首个统一条件生成模型框架BiGR：专注增强生成和表示能力，可执行视觉生成、辨别、编辑任务

主要观点总结

文章介绍了BiGR这一新型的图像生成模型。BiGR能够通过二进制代码生成高质量图像并有效提取图像特征，具备生成、修复、编辑图像的能力。该模型具备灵活性、效率、可扩展性，可应用于多种视觉任务。文章还介绍了BiGR的方法、定量比较及实验结果。

关键观点总结

关键观点1: BiGR模型的特点

BiGR是一种新型的图像生成模型，能够通过二进制代码生成高质量图像，并有效提取图像特征。该模型具备灵活性、效率、可扩展性，能够应用于多种视觉任务，如修复损坏的图像、编辑图像等。

关键观点2: BiGR模型的方法

BiGR建立在Llama主干之上，结合了掩码标记预测和二进制转码器。使用加权二进制交叉熵损失进行训练，以重建掩码标记。对于图像生成，设计了熵序采样。对于视觉表示，只需在中间层应用平均池化。

关键观点3: BiGR模型的定量比较和实验结果

BiGR在生成质量上优于现有模型，特别是在使用二进制目标和掩蔽建模时。与最新的自回归生成基线LlamaGen相比，BiGR在生成和判别任务上都展现出更强的能力。

文章预览

BiGR是一种新型的图像生成模型，它可以生成高质量的图像，同时还能有效地提取图像特征。该方法是通过将图像转换为一系列的二进制代码来工作，这些代码就像是图像的“压缩版”。在训练时会遮住一些代码，然后让模型学习如何根据剩下的代码来填补这些空缺。 BiGR不仅能够生成图像，还能在很多视觉任务中表现良好，比如修复损坏的图像或对图像进行编辑，而这些都无需对模型进行特别的调整。这使得BiGR在图像生成领域非常灵活和高效。 相关链接 论文地址：http://arxiv.org/abs/2410.14672v1 项目主页：https://haoosz.github.io/BiGR 代码链接：https://github.com/haoosz/BiGR 论文介绍 BiGR是一种新颖的条件图像生成模型，使用紧凑的二进制潜在代码进行生成训练，专注于增强生成和表示能力。BiGR可以执行视觉生成、辨别、编辑等。 统一性：BiGR是第一个在同一模型 ………………………………