對(duì)視覺(jué)領(lǐng)域中的自回歸模型進(jìn)行全面綜述。

原標(biāo)題：關(guān)于計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的自回歸模型，這篇綜述一網(wǎng)打盡了
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自回歸模型在視覺(jué)領(lǐng)域的發(fā)展綜述

近年來(lái)，隨著計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域的快速發(fā)展，自回歸模型作為一種強(qiáng)大的生成模型，在圖像生成、視頻生成、3D 生成和多模態(tài)生成等任務(wù)中展現(xiàn)出了巨大的潛力。本文旨在全面綜述視覺(jué)領(lǐng)域中的自回歸模型，為研究人員提供參考框架，并總結(jié)當(dāng)前的研究進(jìn)展與挑戰(zhàn)。

1. 文獻(xiàn)綜述

本文涵蓋了約250篇相關(guān)文獻(xiàn)，提供了自回歸模型在視覺(jué)領(lǐng)域的發(fā)展歷程與研究現(xiàn)狀的系統(tǒng)性了解。通過(guò)對(duì)經(jīng)典與最新研究的整理，讀者能夠更好地把握該領(lǐng)域的動(dòng)態(tài)。

2. 自回歸模型的分類

自回歸模型根據(jù)序列表示策略分為三類：基于像素的模型（如 PixelRNN 和 PixelCNN）、基于視覺(jué)詞元的模型（如 VQ-VAE）以及基于尺度的模型（如 VAR）。每種模型在圖像生成任務(wù)中的表現(xiàn)各有優(yōu)劣，幫助讀者選擇合適的模型。

3. 應(yīng)用領(lǐng)域

自回歸模型在多個(gè)領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用，包括無(wú)條件圖像生成、文本到圖像合成、視頻生成、3D 生成等。具體應(yīng)用如 PixelCNN 進(jìn)行的圖像生成和 MoCoGAN 的視頻生成，展示了自回歸模型的實(shí)際效果和潛力。

4. 評(píng)估指標(biāo)

評(píng)估視覺(jué)自回歸模型的性能時(shí)，需考慮重建保真度、視覺(jué)質(zhì)量、多樣性和語(yǔ)義一致性等多個(gè)指標(biāo)。常用的評(píng)估指標(biāo)包括 PSNR、SSIM、Fréchet Inception Distance 等，確保生成結(jié)果的質(zhì)量和多樣性。

5. 挑戰(zhàn)與未來(lái)工作

盡管自回歸模型在視覺(jué)領(lǐng)域取得了一定成果，但仍面臨諸多挑戰(zhàn)，如視覺(jué)分詞器設(shè)計(jì)、離散與連續(xù)表征的選擇、自回歸模型架構(gòu)中的歸納偏差等。未來(lái)研究需著重解決這些問(wèn)題，以推動(dòng)自回歸模型的進(jìn)一步發(fā)展。

綜上所述，本文為研究人員提供了關(guān)于自回歸模型在視覺(jué)領(lǐng)域的全面理解，強(qiáng)調(diào)了其廣泛的應(yīng)用前景及未來(lái)研究的方向。

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