最新！何愷明團隊發布：打破自回歸圖像生成瓶頸，告別矢量量化

AIGC動態歡迎閱讀

原標題：最新！何愷明團隊發布：打破自回歸圖像生成瓶頸，告別矢量量化
關鍵字：模型,標記,圖像,損失,團隊
文章來源：夕小瑤科技說
內容字數：0字

內容摘要：

夕小瑤科技說 原創作者 | 21#近日，深度學習領域的杰出研究者何愷明及其團隊又放了個大招，推出其團隊最新研究工作，在AI研究領域引起了廣泛關注。
何愷明2024年加入麻省理工學院(MIT)，在電氣工程與計算機科學系擔任教職。
何愷明團隊聯合Google DeepMind和清華大學，首次提出了一種無需矢量量化的自回歸圖像生成方法，徹底顛覆了人們對自回歸生成技術的認知。
在傳統的自回歸圖像生成中，矢量量化一直是不可或缺的一環。然而，這種方法的局限性在于，它依賴于離散的tokenizer，這在一定程度上限制了生成圖像的靈活性和多樣性。
而今，何愷明團隊巧妙地借鑒了擴散模型的思想，成功地將自回歸模型從矢量量化的束縛中解放出來，實現了連續值生成圖像的突破。
一起看看這一創新是如何提高自回歸圖像生成的質量和多樣性的，以及是如何改變AI領域的未來走向！
論文題目: Autoregressive Image Generation without Vector Quantization論文鏈接: https://arxiv.org/abs/2406.11838
擴散損失引入自回歸圖像生成自回歸模型在自

原文鏈接：最新！何愷明團隊發布：打破自回歸圖像生成瓶頸，告別矢量量化

聯系作者

文章來源：夕小瑤科技說
作者微信：xixiaoyaoQAQ
作者簡介：專業、有趣、深度價值導向的科技媒體。聚集30萬AI工程師、研究員，覆蓋500多家海內外機構投資人，互聯網大廠中高管和AI公司創始人。一線作者來自清北、國內外頂級AI實驗室和大廠，兼備敏銳的行業嗅覺和洞察深度。商務合作：zym5189