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Mar, 2025
HOFAR：高阶增强的流自回归变换器
HOFAR: High-Order Augmentation of Flow Autoregressive Transformers
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Yingyu Liang, Zhizhou Sha, Zhenmei Shi, Zhao Song, Mingda Wan
TL;DR
本文解决了流自回归变换器在图像生成中的一阶轨迹建模局限性。提出了一种新的高阶流自回归框架（HOFAR），通过高阶监督系统地增强流自回归变换器。研究表明，HOFAR在生成质量上显著优于基线模型，对流基自回归建模的理解有重要推动作用。
Abstract
Flow Matching
and
Transformer
architectures have demonstrated remarkable performance in
Image Generation
tasks, with recent work FlowAR [R
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