自回归模型也可用于图像生成，无需扩散模型
cloneofsimo · x · 2026-08-21
- 技术纠偏：指出常见误解，即自回归模型在图像领域同样需要无分类器引导 (CFG)，而扩散模型在语言领域并非必须 CFG。
- 论文实证：引用 arXiv 论文《Autoregressive Model Beats Diffusion》，介绍 LlamaGen 模型家族。
- 关键结论：将 LLM 的“Next Token Prediction”范式应用于视觉生成，在 ImageNet 256x256 上达到 2.18 FID，优于 LDM 和 DiT 等扩散模型。
- 推理优化：验证了 LLM 服务框架可加速图像生成推理，提升 326%-414% 速度。
所属事件:研究员激辩：自回归与扩散模型谁需要 CFG(2 条相关)→
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