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Controllable Autoregressive Modeling for Visual Generation
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内容提要
本研究提出了一种可控自回归建模框架，解决了视觉生成模型中自回归模型的可控性和灵活性不足的问题。通过将条件控制融入多尺度潜变量建模，显著提高了生成过程的可控性和图像质量，并在减少训练资源的情况下表现出强大的泛化能力。
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关键要点
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本研究提出了一种可控自回归建模框架，解决了视觉生成模型中自回归模型的可控性和灵活性不足的问题。
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通过将条件控制融入多尺度潜变量建模，显著提高了生成过程的可控性和图像质量。
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CAR框架在减少训练资源的情况下表现出强大的泛化能力。
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