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HART：高效的混合自回归变换器视觉生成模型
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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
论文介绍了一种新方法DARL，使用仅有解码器的Transformer预测图像块。通过均方差训练获得强大表示，并用去噪补丁解码器替代损失。研究表明，特定噪声时间表和更大模型的长时间训练可改善表示。DARL架构简单，但微调后性能接近先进模型，结合了自回归和去噪扩散模型的优势。
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关键要点
- 论文提出了一种新的生成方法DARL，使用仅有解码器的Transformer预测图像块。
- 仅使用均方差（MSE）进行训练可以得到强大的表示。
- 用去噪补丁解码器替换均方差损失以增强图像生成能力。
- 特定噪声时间表和更大模型的长时间训练可以改善学习到的表示。
- 最佳时间表与标准图像扩散模型中的典型时间表有显著差异。
- DARL架构简单，但微调后性能接近先进的掩码预测模型。
- DARL在视觉感知和生成方面结合了自回归和去噪扩散模型的优势。
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