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Fluid：利用连续令牌扩展自回归文本到图像生成模型
内容提要
该研究介绍了多种文本到图像生成模型，如Parti、Muse、SEED和LaVIT，强调了大型语言模型在图像生成中的应用与进展。研究表明，随着模型规模和数据量的增加，视觉特征性能得到提升，并提出了新的图像标记器以提高生成效率和质量，展示了自回归模型在图像生成中的潜力。
关键要点
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Pathways Autoregressive Text-to-Image（Parti）模型能够将文本转换为高保真度图像，支持复杂内容的合成。
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Muse模型通过预训练的大型语言模型，实现了高度还原文本意图的图像生成能力，并可用于图像编辑。
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SEED是一种复杂的图像分词器，使大型语言模型具备看和画的能力，并提出了与LLMs对齐的原则。
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LaVIT模型通过视觉分词器将非语言图像转换为离散标记，展示了在多模态理解上的优越性能。
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非自回归模型在生成图像时具有高效性，能够快速生成高质量图像。
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AIM模型展示了视觉特征性能随模型规模和数据量增加而提高的趋势，且在下游任务上表现出色。
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LlamaGen模型应用大型语言模型的下一个标记预测范例于视觉生成，展现了先进的图像生成性能。
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ImageFolder语义标记器通过折叠标记提升生成效率和质量，表现优越。
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研究提出了一种统一的观点，强调潜在空间在图像生成建模中的稳定性，展示了优化潜在空间的潜力。
延伸问答
Parti模型的主要功能是什么？
Parti模型能够将文本转换为高保真度图像，支持复杂内容的合成。
Muse模型如何实现图像生成？
Muse模型通过预训练的大型语言模型，实现了高度还原文本意图的图像生成能力，并可用于图像编辑。
SEED模型的特点是什么？
SEED是一种复杂的图像分词器，使大型语言模型具备看和画的能力，并提出了与LLMs对齐的原则。
LaVIT模型在多模态理解上有什么优势？
LaVIT模型通过视觉分词器将非语言图像转换为离散标记，展示了在多模态理解上的优越性能。
AIM模型的性能如何随规模和数据量变化？
AIM模型的视觉特征性能随模型容量和数据量的增加而提高，并在下游任务上表现出色。
ImageFolder语义标记器的作用是什么？
ImageFolder语义标记器通过折叠标记提升生成效率和质量，表现优越。
