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Infinity-2B
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新方法增强VAR模型效率和编辑能力
两篇新研究论文介绍了提高视觉自回归（VAR）模型效率和控制力的新技术。第一篇论文《Edit the Bits, Diff the Codes》提出了一种名为BitResEdit的方法，通过操作比特残差来实现精确的文本引导图像编辑。第二篇论文《HACK++》提出了一个面向头部的键值压缩框架，以减少VAR模型生成过程中的内存和计算开销。
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HeatKV 方法压缩视觉自回归模型 KV 缓存
研究人员开发了 HeatKV，一种用于压缩视觉自回归模型所使用的 KV 缓存内存的新颖方法。该技术根据每个注意力头对先前生成的图像尺度的关注程度来调整其缓存分配。HeatKV 在 Infinity-2B 模型上实现了比现有方法高 2 倍的压缩率，同时保持了图像质量和提示对齐。