NIPS 2024 最佳论文 VAR 深度解读：下一尺度预测为何能超越扩散模型？

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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   本文是关于NIPS 2024最佳论文VAR（Visual Autoregressive Modeling）的深度解读，介绍了VAR作为一种新的图像生成范式，通过下一尺度预测代替传统的下一词元预测，显著提升了图像生成的速度和质量，并在ImageNet图像生成任务上超越了扩散模型DiT。文章还探讨了VAR的潜在缺陷和改进方向。   >> 加入极市CV技术交流群，走在计算机视觉的最前沿 今年四月，北大和字节跳动在 Arxiv 上发表了论文Visual Autoregressive Modeling: Scalable Image Generation via Next-Scale Prediction，介绍了一种叫做 Visual Autoregressive Modeling （视觉自回归建模，VAR）的全新图像生成范式。这种自回归生成方法将高清图像用多尺度词元图像表示，并用下一尺度预测代替了此前常用的下一词元预测。在 ………………………………