CART:基于分层自回归Transformer的可扩展图像生成方法
三星研究院提出了一种新型自回归图像生成方法,通过逐步添加细节,构建高质量图像。该方法从基础图像开始,通过迭代添加更精细的细节,改进了传统一次性生成整个场景的方法。利用边缘感知平滑技术,将图像分解为“基础”和“细节”两个组件,并通过变分自编码器在潜在空间中进行处理,使生成过程更具可控性和可扩展性。这种结构化迭代符合人类创作图像的自然过程,提升了高分辨率成像的质量与效率。实验结果显示,该方法有效降低了计算复杂性。