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无训练的投机雅可比解码加速自回归文本到图像生成
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了Text-Conditioned Token Selection（TCTS）方案，通过文本信息选择最佳选项，提高图像生成质量和语义对齐度。结合Frequency Adaptive Sampling（FAS），进一步提升效果。实验显示，TCTS与FAS在图像-文本对齐和图像质量上优于基线，并将推理时间缩短50%以上。
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关键要点
- 提出了一种Text-Conditioned Token Selection（TCTS）方案，通过文本信息选择最佳选项。
- TCTS方案提高了生成图像的质量和与给定文本的语义对齐度。
- 引入Frequency Adaptive Sampling（FAS）以进一步提升图像质量和文本对齐度。
- 实验验证了TCTS与FAS在图像-文本对齐和图像质量方面显著优于基线。
- 文本条件采样框架将原始推理时间缩短50%以上，具有重大优势。
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