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2024年12月21日 · 今年四月，北大和字节跳动在 Arxiv 上发表了论文 Visual Autoregressive Modeling: Scalable Image Generation via Next-Scale Prediction，介绍了一种叫做 Visual Autoregressive Modeling （视觉自回归建模，VAR）的全新图像生成范式。这种自回归生成方法将高清图像用多尺度词元图像表示，并用

nmh (new message handler), is a powerful electronic mail handling system. Following the Unix Philosophy, nmh is made up by a collection of simple programs each of which has a single purpose. This architecture allows the user to intersperse nmh with other commands at the shell prompt and to write scripts tailored to their needs.

\quad \quad 向量自回归模型（vector autoregressive model，简称VAR模型）是非结构性方程组模型，由 Sims 于1980年提出。 该模型不以经济理论为基础，采用多方程联立的形式，在模型的每一个方程中，内生变量对模型的全部内生自变量的滞后项进行回归，进而估计全部内生变量的动态关系，常用于预测相互联系的时间序列系统以及分析随机扰动对变量系统的动态冲击。 \quad \quad 传统的计量经济学通常以相应的经济理论为依据，试图利用模型来描述经济变量之间的关系。

最近，一项突破性的研究提出了一种名为Visual AutoRegressive（VAR）的新型图像生成范式，它重新定义了图像上的自回归学习，将其视为从粗糙到精细的“next-scale prediction”过程。 这项工作不仅在理论上解决了传统AR模型在图像生成中的一些固有问题，而且在实际性能上实现了重大突破，首次使得基于GPT风格的自回归方法在图像合成任务中超越了强大的扩散模型。 VAR模型通过多尺度自回归范式，不仅在ImageNet数据集上取得了显著的性能提升，还在推理速度、数据效 …

Visual Autoregressive Modeling (VAR) 是一种全新的视觉生成模式，它创造性地调整了图像上的自回归学习 (AR) 预测模式，即从分区标记改为全局下一尺度 (next-scale)，这种简单直观的方法使得自回归变换器能够快速学习图像的视觉分布并良好泛化。通过实验比较，这种类 ...

2024年12月10日 · 这篇论文介绍了一种名为视觉自回归建模（Visual Autoregressive modeling, VAR）的新型图像生成范式，它将自回归学习在图像上的应用从标准的逐像素预测转变为粗到细的“下一尺度预测”或“下一分辨率预测”。首次使基于 GPT 风格的自回归模型在图像生成任务中超越 ...

VAR transformer. 我们的主要关注点是VAR算法，因此我们保持简单的模型架构设计。我们采用标准的仅解码器transformer架构，类似于 GPT-2 和VQGAN，具有自适应归一化（ AdaLN ），这在许多视觉生成模型中被广泛采用并证明是有效的。对于类别条件合成，我们使用类别 ...

Øivind Varkøy is a professor of music education at the Norwegian Academy of Music with a PhD in musicology from the University of Oslo (2001). Varkøy has previously worked as a music teacher in secondary school, at the teacher education program at the University of Innlandet, and as a professor of musicology at Örebro University.

2024年12月12日 · 我们将此方法称为视觉自回归 (VAR) 建模。 VAR直接利用类似GPT-2的变压器架构[66]进行视觉自回归学习。在 ImageNet 256×256 基准测试中，VAR 显着提高了其 AR 基线，实现了 1.73 的 Fréchet 起始距离 (FID) 和 35.2 的初始分数 (IS)，推理速度快 20 倍（详见第 7 …