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RDPM: Solving Diffusion Probabilistic Models through Recursive Token Prediction
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内容提要
本研究提出递归扩散概率模型（RDPM），旨在解决扩散概率模型与大语言模型在生成图像和文本方面的差异。RDPM通过递归令牌预测机制增强了扩散过程，展现出优越的性能，尤其在推理速度上具有明显优势。
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关键要点
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本研究提出递归扩散概率模型（RDPM），旨在解决扩散概率模型与大语言模型在生成图像和文本方面的差异。
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RDPM通过递归令牌预测机制增强了扩散过程，实现了在离散值域上的独特扩散过程。
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RDPM展现出卓越的性能，尤其在推理步骤上具有速度优势。
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该模型可以推动多模态生成的统一模型发展。
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