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Enhancing Autoregressive Image Generation through Coarse-to-Fine Label Prediction
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了一种粗到细的标记预测方法，解决自回归图像生成中的量化误差问题。实验结果显示，Inception分数平均提升59分，且采样速度更快。
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关键要点
- 本研究提出了一种粗到细的标记预测方法。
- 该方法解决了自回归图像生成中的量化误差问题。
- 通过分析发现，大型代码本存在显著冗余。
- 提出通过相似代码词的粗标签来简化预测。
- 实验结果显示，Inception分数平均提升59分。
- 该方法的采样速度更快。
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