图像生成

Distilling Specialized Orders for Visual Generation

蒸馏专用顺序用于视觉生成

Rishav Pramanik, Amin Sghaier, Masih Aminbeidokhti, Juan A. Rodriguez, Antoine Poupon, David Vazquez, Christopher Pal, Zhaozheng Yin, Marco Pedersoli

机构 * Stony Brook University（石溪大学） ； International Laboratory on Learning Systems (ILLS)（国际学习系统实验室（ILLS）） ； LIVIA, ÉTS Montréal（LIVIA，蒙特利尔高等技术学院） ； Mila–Quebec AI Institute（米拉-魁北克人工智能研究所） ； ServiceNow Research（ServiceNow研究院） ； Université Paris-Saclay, CentraleSupélec（巴黎-萨克雷大学，中央理工-高等电力学院） ； Polytechnique Montréal（蒙特利尔综合理工学院） ； Canada CIFAR AI Chair（加拿大CIFAR人工智能主席） 纠错

专题命中 图像修复 ：inpainting(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出OAR生成方法，通过蒸馏任意顺序AR模型，提取专用生成顺序并微调，提升生成质量并保持灵活性，实验显示在ImageNet等数据集上FID得分降低，支持零样本修复和扩展。

Hidden Biases in Conditioning Autoregressive Models

自回归模型中隐藏的偏见

Francois Pachet, Pierre Roy

机构 * LIP6, Sorbonne Université（索邦大学计算机科学实验室LIP6） ； Soundtrap 纠错

专题命中 图像修复 ：inpainting(abstract)

AI总结 研究揭示了自回归模型在条件生成中存在隐藏的推理偏见，证明了精确解码在全局形式约束下计算上是不可行的。

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