量子位
·
何恺明开辟分形生成模型新范式！计算效率提高4000倍，首次实现高分辨率逐像素生成
💡
原文中文，约1900字，阅读约需5分钟。
📝
内容提要
何恺明团队提出的分形生成模型显著提高了计算效率4000倍，实现了高分辨率逐像素图像生成。该模型通过模块化设计和递归调用，能够处理高维非序列数据，展现出在计算机视觉等领域的潜力。
🎯
关键要点
- 何恺明团队提出分形生成模型，计算效率提高4000倍。
- 分形生成模型首次实现逐像素高分辨率图像生成。
- 模型通过模块化设计和递归调用，处理高维非序列数据。
- 灵感源于数学中的分形思想，具有自相似性质。
- 团队使用参数化神经网络作为分形生成器，适用于材料和蛋白质等领域。
- 逐像素生成任务在ImageNet数据集上表现出色，生成一张图需1.29秒。
- 分形模型在ImageNet 64×64无条件生成上超越最佳自回归模型。
- FractalMAR-H模型在图像质量上达到6.15的FID和348.9的Inception Score。
- 分形架构有效捕获高级语义，能够预测被掩蔽的像素。
- 成果由MIT何恺明团队和谷歌DeepMind合作完成，主要研究人员包括黎天鸿等。
➡️
