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图像文件夹：折叠标记的自回归图像生成
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原文中文，约1200字，阅读约需3分钟。
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内容提要
本文介绍了一种新的离散扩散概率模型，利用无约束的Transformer架构实现向量量化标记的并行预测，从而提升图像生成的质量和多样性。研究中提出了Token-Critic辅助模型和正则化的向量量化框架，显著改善了生成效果。此外，SEED和MAGVIT-v2等新技术展示了大型语言模型在图像和视频生成中的优势，并提出了TiTok和Open-MAGVIT2等新方法，优化了图像生成过程，推动了该领域的创新。
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关键要点
- 提出了一种新的离散扩散概率模型，利用无约束的Transformer架构实现向量量化标记的并行预测，提升图像生成的全局一致性和多样性。
- 引入Token-Critic辅助模型，指导非自回归生成变压器的采样，改善生成图像的质量和多样性。
- 提出正则化的向量量化框架，缓解确定性量化和随机量化的问题，实验结果显示优于现有方法。
- 介绍SEED图像分词器，使大型语言模型具备同时看和画的能力，并提出与LLMs对齐的原则。
- 通过MAGVIT-v2展示大型语言模型在图像和视频生成中的优势，超越传统视频分词器。
- TokenCompose模型改善文本到图像生成的多类别实例组合，提高生成图像的逼真度。
- LlamaGen模型应用大型语言模型的“下一个标记预测”范例于视觉生成，取得先进的图像生成性能。
- 提出TiTok一维令牌化方法，通过紧凑的潜在表示形式实现更高效的图像合成。
- 研究解决自回归图像生成模型在高效生成大词汇量图像时的挑战，提出优化模型词汇量的新方法。
- Open-MAGVIT2在图像重建方面达到了最先进的性能，推动了该领域的创新。
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延伸问答
什么是离散扩散概率模型？
离散扩散概率模型是一种新型模型，通过无约束的Transformer架构实现向量量化标记的并行预测，提升图像生成的全局一致性和多样性。
Token-Critic辅助模型的作用是什么？
Token-Critic辅助模型用于指导非自回归生成变压器的采样，帮助选择接受和拒绝的token，从而改善生成图像的质量和多样性。
正则化的向量量化框架解决了什么问题？
正则化的向量量化框架有效缓解了确定性量化和随机量化的问题，实验结果显示其优于现有的向量量化方法。
SEED图像分词器的主要功能是什么？
SEED图像分词器使大型语言模型具备同时看和画的能力，并提出了与LLMs对齐的原则。
MAGVIT-v2在图像生成中有什么优势？
MAGVIT-v2展示了大型语言模型在图像和视频生成中的优势，超越了传统的视频分词器。
TiTok方法如何优化图像合成？
TiTok方法通过将图像令牌化为一维潜在序列，提供更紧凑的潜在表示形式，从而实现更高效的图像合成。
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