重磅！北大联合字节VAR模型获NeurIPS 2024最佳论文：改写图像生成的未来范式

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转自|AI寒武纪 导读   北大与字节跳动合作的VAR模型在NeurIPS 2024获最佳论文，创新“逐尺度预测”技术，大幅提高图像生成效率和质量。 全文目录： 1. 从“逐像素”到“逐尺度” 2. 首度击败扩散模型 3. 从图像到多模态智能 人工智能顶会NeurIPS 2024大会公布了本年度最佳论文奖，今年大会共收到15671篇论文，最终接收率只有25.8%，其中两篇文章获得最佳论文奖 一是由北大与字节跳动团队共同完成的《Visual AutoRegressive Modeling: Scalable Image Generation via Next-Scale Prediction》（VAR）获得（尴尬的是论文一作田柯宇被字节起诉，我们这里就不八卦了，网上有很多瓜，还是专注于解读技术）。这篇论文提出了一种颠覆性的新型图像生成框架，不仅首次让自回归模型超越扩散模型，还开创了“逐尺度预测”的全新范式，为视觉生成领域开辟了全新的方向 另一篇是由新 ………………………………