BiGR是一种革命性的条件图像生成模型，利用紧凑的二进制潜在代码进行生成训练，极大提升了图像的生成质量和表现能力。作为首个在同一框架内融合生成与判别任务的模型，BiGR不仅能保持超高的生成质量，还能高效地执行多种视觉任务，包括视觉生成、辨别及编辑等。其设计理念包括掩码标记预测和二进制转码器，采用加权二进制交叉熵损失进行训练，从而重建掩盖的标记。BiGR的灵活性和可扩展性使其在多样化的视觉应用中表现卓越，且无需针对特定任务进行结构更改或参数微调。
BiGR的主要功能涵盖多个方面：首先，它能够生成高质量、高分辨率的图像，支持从低分辨率到高分辨率的转换；其次，在视觉辨别上，BiGR能清晰区分不同图像类别，展现出强大的特征提取能力，助力于图像识别和分类任务。此外，它还具备图像编辑能力，包括修复损坏的图像、扩展图像内容以及根据特定类别条件对图像内容进行编辑。最为重要的是，BiGR能够在没有特定任务结构变化或参数微调的情况下，实现零样本泛化，如图像插值和丰富化。
在技术原理上，BiGR通过二进制分词器将图像转换为一系列二进制代码，这些代码构成了图像的压缩表示形式；其掩码建模机制则要求模型在训练过程中预测被掩盖的部分；二进制转码器负责将连续特征转换为伯努利分布的二进制代码，以用于图像生成。熵序采样方法则通过预测的伯努利分布概率的熵大小决定解掩盖标记的顺序，从而提升生成效率；在模型中间层应用的平均池化帮助获取图像的全局表示，以便于视觉辨别任务。最后，使用加权二进制交叉熵损失训练模型，旨在优化生成和辨别任务的性能。
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