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Autoregressive image generation
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新的 MTAR 框架提高了自回归图像生成效率
研究人员推出了一种新颖的训练框架 Multi-Token Autoregressive (MTAR)，旨在提高自回归图像生成效率。MTAR 通过引入多令牌预测 (MTP) 以获得更强的监督，令牌级对比正则化 (TCR) 以提高表示可分离性，以及用于加速训练的语义丢弃 (SD) 来解决传统下一个令牌预测的局限性。这些组件仅在训练期间使用，不影响推理速度。在 ImageNet 上的实验表明，MTAR 在生成质量和训练效率之间取得了卓越的平…
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Engram 模块未能改善自回归图像生成
研究人员调查了 Engram 模块（一种记忆检索系统）在自回归图像生成模型中的有效性。在将该模块应用于视觉任务后，他们发现 Engram 增强的模型在 FID 等图像质量指标上的表现不如基线模型。进一步的实验表明，该模块更多地充当架构路径而非内容可寻址内存，其益处源于路径本身而非学习到的数据检索。