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原標題：擴散模型失寵？端側非自回歸圖像生成基礎模型Meissonic登場，超越SDXL！
關鍵字：圖像,模型,高效,分辨率,文本
文章來源：新智元
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新智元報道編輯：LRST
【新智元導讀】剛剛，一款專為消費級顯卡設計的全新非自回歸掩碼圖像建模的文本到圖像生成模型——Meissonic發布，標志著圖像生成即將進入「端側時代」。最近，YouTube和Reddit上出現了一個引起廣泛討論的圖像生成模型，來自日本、韓國、美國、印度、中東和英國的網友們紛紛參與討論。Youtube熱烈討論
那么，這到底是怎么回事呢？讓我們一起來看看吧。
近年來，大語言模型在自然語言處理領域取得了巨大的突破，以LLaMA和Qwen等為代表的模型展現了強大的語言理解和生成能力。
但是，圖像生成技術的突破主要得益于擴散模型，如Stable Diffusion XL在圖像質量、細節和概念一致性方面設立了事實標準。
然而，這些擴散模型與自回歸語言模型的工作原理和架構顯著不同，導致在視覺和語言任務上實現統一生成方法面臨挑戰。這種差異不僅使這些模態的整合變得復雜，還凸顯了需要創新的方法來彌合它們之間的差距。
自回歸文本到圖像模型（如LlamaGen）通過預測下一個token生成圖像，但由于生成的圖像token數量龐大，自回歸模型在效率和分辨率上也面臨瓶頸，難以應用到實

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