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DenseAR模型通过更快、统一的多模态方法重新构建图像生成

研究人员推出了一种新颖的自回归视觉建模方法DenseAR，该方法将图像生成重新构建为粗到精的下一密集步长预测任务。该方法利用单尺度分词器和渐进式更密集的步长来捕捉全局结构和精细细节，从而提高了推理速度并降低了与传统自回归模型相比的计算成本。DenseAR已扩展为一个能够处理多种模态和成像任务的统一模型，在多模态脑部MRI任务上表现出竞争力，并提高了ImageNet上的图像生成质量。