近日，MIT CSAIL 的一个研究团队（一作为 MIT 在读博士陈博远）成功地将全序列扩散模型与下一 token 模型的强大能力统合到了一起，提出了一种训练和采样范式：Diffusion Forcing（DF）。
来自主题: AI技术研报
4034 点击 2024-07-23 16:40
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近日，MIT CSAIL 的一个研究团队（一作为 MIT 在读博士陈博远）成功地将全序列扩散模型与下一 token 模型的强大能力统合到了一起，提出了一种训练和采样范式：Diffusion Forcing（DF）。
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只需Image Tokenizer，Llama也能做图像生成了，而且效果超过了扩散模型。
事实证明，扩散模型不仅能用于生成图像和视频，也能用于合成新程序。
超越扩散模型！自回归范式在图像生成领域再次被验证——
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在生成式模型的迅速发展中，Image Tokenization 扮演着一个很重要的角色，例如Diffusion依赖的VAE或者是Transformer依赖的VQGAN。这些Tokenizers会将图像编码至一个更为紧凑的隐空间（latent space），使得生成高分辨率图像更有效率。
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