視覺自回歸模型的Scaling，往往不像在語言模型里那樣有效。

谷歌&MIT何愷明團隊聯(lián)手，有望打破這一局面，為自回歸文生圖模型的擴展指出一個方向：

• 基于連續(xù)token的模型比離散token模型在視覺質量上更好。
• 隨機順序生成與光柵順序相比在GenEval測試上得分明顯更好。

受到這些發(fā)現(xiàn)啟發(fā)，團隊訓練了Fluid，一個基于連續(xù)標記的隨機順序自回歸模型。

擴展至百億參數(shù)的Fluid在MS-COCO 30K上zero-shot條件下實現(xiàn)了6.16的FID分數(shù)，并在GenEval基準測試中獲得了0.69的整體得分。

團隊希望這些發(fā)現(xiàn)和結果能夠鼓勵未來進一步彌合視覺和語言模型之間的規(guī)模差距。

100億參數(shù)自回歸文生圖模型

回顧過去，兩個關鍵設計因素限制了自回歸圖像生成模型的性能表現(xiàn):

• 離散token。大多數(shù)此類模型借鑒NLP的做法，先用vector-quantized（VQ）方法將圖像離散化為一組token，每個token只能取有限的離散值。這種量化難免損失大量信息。
• 光柵順序。即按從左到右、從上到下的固定順序生成token。這種方式雖有利于推理加速，但也影響了生成質量。

Fluid繼承了團隊在今年6月份研究《Autoregressive Image Generation without Vector Quantization》的思路，拋棄離散token，改用連續(xù)token。

它借鑒了擴散模型，用一個小型去噪網絡近似每個token的連續(xù)分布。

具體而言，模型為每個位置的token生成一個向量z作為條件，輸入一個小型去噪網絡。這個去噪網絡定義了token x在給定z時的條件分布p（x|z）。訓練時，該網絡與自回歸模型聯(lián)合優(yōu)化；推理時，從p（x|z）中采樣即可得到token。整個過程無需離散化，避免了量化損失。

再來看看生成token的順序。按固定的光柵順序逐個生成token，推理時雖然可以用kv緩存加速，但因果關系的限制也影響了生成質量。

Fluid另辟蹊徑，隨機選擇要生成的token，并用類似BERT雙向注意力的機制捕捉全局信息。

在推理時采用完全隨機順序，訓練和推理過程的序列分布更一致；同時還能對每個token進行類似GPT的temperature采樣，進一步提升了生成多樣性。

得益于擴散損失和MAR范式的雙重加持，作者將模型參數(shù)量擴展到超過100億，在MS-COCO和GenEval數(shù)據(jù)集上取得領先結果。

更重要的是，隨著參數(shù)量和訓練輪數(shù)的增加，模型在驗證損失、FID、GenEval Score等指標上表現(xiàn)出良好的可擴展性，為進一步擴大規(guī)模提供了理論支撐。這與語言模型的Scaling現(xiàn)象非常類似，表明視覺大模型的潛力尚未被充分挖掘。

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論文地址：https://arxiv.org/abs/2410.13863v1