VAR
VAR是一种新的视觉自回归建模方法,能够超越扩散模型,实现更高效的图像生成。它建立了视觉生成的幂律scaling laws,并具备零shots的泛化能力。VAR提供了一系列不同规模的预训练模型,供用户探索和使用。
需求人群：
“主要应用于高效的图像生成和合成任务”
使用场景示例：
在demo网站上使用VAR模型进行交互式图像生成
在demo_sample.ipynb中探索VAR模型的技术细节
利用VAR高效生成各种类型的图像,如艺术创作、产品设计等
产品特色：
自回归式视觉生成
超越扩散模型的效率
发现视觉生成的幂律scaling laws
具备零shots的泛化能力
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