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循环线性变换
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内容提要
该研究使用Transformer模型架构，将自我关注机制应用于图像生成序列建模问题，通过限制自我关注机制只关注局部邻域，提高了模型处理大图像的能力。在图像生成和超分辨率方面，该模型优于当前最优模型，提高了ImageNet上最佳公布的负对数似然。人类评估表明，该超分辨率模型生成的图像比先前的最优模型更能欺骗人类观察者。
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关键要点
- 研究使用Transformer模型架构，应用自我关注机制于图像生成序列建模问题。
- 通过限制自我关注机制只关注局部邻域，提高了模型处理大图像的能力。
- 该模型在图像生成和超分辨率方面优于当前最优模型。
- 模型在ImageNet上最佳公布的负对数似然从3.83提高到3.77。
- 人类评估表明，该超分辨率模型生成的图像更能欺骗人类观察者。
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