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内容提要
自回归（AR）模型在图像生成中取得了显著进展，但生成速度慢限制了应用。清华大学和微软研究院提出的Distilled Decoding（DD）方法，通过流匹配技术，将生成步骤从数百步减少到一两步，显著提升了速度，同时保持图像质量。这一创新为AR模型的实时应用开辟了新领域。
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关键要点
- 自回归（AR）模型在图像生成领域取得显著进展，但生成速度慢限制了应用。
- 清华大学和微软研究院提出的Distilled Decoding（DD）方法，通过流匹配技术，将生成步骤从数百步减少到一两步。
- DD方法显著提升了生成速度，同时保持图像质量，为AR模型的实时应用开辟了新领域。
- AR模型的生成过程是逐个标记生成，导致高延迟，限制了可扩展性。
- 传统方法如多token生成和掩码策略虽然尝试加速，但通常会损害生成图像的质量。
- DD方法不需要访问AR模型的原始训练数据，更适合部署。
- 实验表明，DD可以将生成速度提高至217.8倍，同时保持可接受的图像质量。
- DD在不同的AR模型中表现出一致的性能，允许用户根据需求选择生成路径。
- DD的高效提炼方法可能影响其他领域，如文本到图像合成和语言建模。
- Distilled Decoding成功解决了AR生成过程中的速度与质量之间的权衡问题。
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