据小易智创xiaoyizc.com（不可错过的AI创业项目）观察：HART（Hybrid Autoregressive Transformer）是由麻省理工学院的研究团队推出的突破性自回归视觉生成模型，具有直接生成1024×1024像素超高分辨率图像的能力，其质量与最新的扩散模型不相上下。
该技术以混合Tokenizer为核心，将自动编码器的连续潜在表示巧妙分解为离散token和连续token。离散token在捕捉图像的主要结构方面表现优异，而连续token则专注于细节，确保生成图像的完美度。
HART采用的轻量级残差扩散模块仅需3700万参数，极大地提升了计算效率。通过MJHQ-30K数据集的测试，HART的重构FID从2.11大幅降低至0.30，生成FID从7.85减至5.38，效率提升达31%。在吞吐量方面，相比现有扩散模型，HART提高了4.5-7.7倍，并使得MAC降低了6.9-13.4倍，展现出卓越的性能与效率平衡。
此外，HART采用自回归建模的方式，逐步生成图像，让创作者能够更精细地控制生成过程。其创新设计，使其在图像重建和生成质量上全面超越传统自回归模型，满足了对高质量视觉内容日益增长的需求。
总之，HART不仅引领了图像生成领域的新潮流，也为未来的AI技术应用奠定了坚实基础。
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