图像生成预训练变换器

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内容提要

研究表明，训练于像素序列的大型变换模型能够生成连贯的图像补全和样本，并且在无监督环境中与顶级卷积网络的图像分类准确性相当。

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关键要点

• 大型变换模型可以在像素序列上进行训练，从而生成连贯的图像补全和样本。

• 该模型在无监督环境中与顶级卷积网络的图像分类准确性相当。

• 样本质量与图像分类准确性之间存在相关性。

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标签

卷积网络 变换模型 图像补全 无监督学习 样本生成