谷歌DeepMind与MIT推出Fluid模型，文生图自回归技术取得重大突破

近日，谷歌DeepMind团队与麻省理工学院（MIT）携手合作，成功推出了一款名为“Fluid”的全新模型，为文生图技术带来了显著的突破。这款模型在自回归模型的基础上，通过引入连续tokens和随机生成顺序的创新策略，实现了性能和可扩展性的大幅提升。

在文生图技术中，自回归模型与扩散模型一直备受关注。然而，传统自回归模型在图像生成方面往往面临信息丢失和整体结构理解不足的问题。为了克服这些挑战，谷歌DeepMind与MIT团队对自回归模型进行了深入研究和改进。他们发现，通过采用连续tokens，可以显著减少信息丢失，使模型在重建图像时表现更为出色。同时，随机生成顺序的引入，则让模型在理解整体图像结构时更具优势。

在重要基准测试中，Fluid模型展现出了强大的图像生成能力。它不仅超越了Stable Diffusion 3等扩散模型，还战胜了谷歌此前的Parti自回归模型。在参数规模较小的情况下，Fluid模型仍取得了与Parti相同的FID分数，这充分证明了其卓越的性能和可扩展性。

这一创新成果将为AI在图像生成领域的发展注入新的活力。随着Fluid模型的推出，我们有望看到更多高质量、有创意的图像生成应用涌现出来，为相关行业带来更多可能性。

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