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CVPR 2024｜NAT其实真的不输扩散模型！AutoNAT：全新定制训练&生成策略拓宽性能边界
重点标签 AutoNAT、图像生成、非自回归、NAT、优化策略
文章摘要
极市导读：本文提出了一种名为AutoNAT的新方法，旨在通过统一优化问题来自动设计训练和生成策略，以提高非自回归Transformer（NAT）在图像生成任务中的性能。
1. AutoNAT：重新思考图像生成中的非自回归建模
– 诞生背景：扩散模型在图像生成领域虽然成功，但计算成本高，需要更高效的替代方案。NAT作为一种高效方案，与扩散模型相比性能较差，主要原因在于训练和生成策略的设计。
– NAT方法简介：NAT通常与预训练的VQ-autoencoder结合使用，负责图像与latent视觉tokens之间的转换。训练策略基于掩码token建模目标函数，生成策略则涉及多步生成过程。
– AutoNAT方法：提出一种联合优化框架，通过交替优化生成策略和训练策略来提高NAT的性能。生成策略优化通过梯度下降解决，训练策略优化则采用Beta分布简化问题并使用Greedy Search。
– 实验结果：在ImageNet-256、ImageNet-512、MS-COCO和CC3M数据集上验证了AutoNAT的有效性。与现有方法相比，AutoNAT在生成质量和计算成本方面均表现出色。
总结：AutoNAT通过自动优化训练和生成策略，显著提高了NAT在图像生成任务中的性能，有望成为扩散模型的高效替代方案。
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原文作者: 极市平台
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