Computational Limits and Provably Efficient Criteria of Visual Autoregressive Models: A Fine-Grained Complexity Analysis
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内容提要
本研究探讨了视觉自回归模型（VAR）在图像生成中的计算效率，提出了实现亚二次时间复杂度的条件。研究表明，输入矩阵的范数需达到特定阈值，以支持高效计算，并通过低秩近似验证了这一理论，从而提升VAR模型的图像生成效率。
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