研究人员开发了一种新的自回归图像生成器后训练技术，称为 Fréchet 分布式后训练（FD-loss）。该方法解决了 token 级交叉熵预训练与生成图像的分布质量评估之间的不匹配问题。通过使用表示空间的 Fréchet 距离作为唯一目标，FD-loss 能够适应预训练的离散生成器。这种方法显示出显著的改进，在各种配置和数据集上，FID 和 FD_r6 分数平均分别降低了 41.4% 和 52.0%。 AI
影响 引入了一种新颖的后训练方法，通过解决自回归模型中的目标不匹配问题，显著提高了生成图像的质量。
排序理由 详细介绍图像生成新方法的学术论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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