智象未來團(tuán)隊(duì)ICML 2025新突破：Hi-MAR讓圖像生成“全局+細(xì)節(jié)”兼?zhèn)?/h1>

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導(dǎo)讀在圖像生成技術(shù)的最新進(jìn)展中，智象未來團(tuán)隊(duì)提出了一種名為Hi-MAR（Hierarchical Masked Autoregressive models）的創(chuàng)新層級自回歸生成范式，這一成果成功吸引了國際機(jī)器學(xué)習(xí)會(huì)議ICML 2025的青睞，并被正式收錄。Hi-MAR不僅在多

在圖像生成技術(shù)的最新進(jìn)展中，智象未來團(tuán)隊(duì)提出了一種名為Hi-MAR（Hierarchical Masked Autoregressive models）的創(chuàng)新層級自回歸生成范式，這一成果成功吸引了國際機(jī)器學(xué)習(xí)會(huì)議ICML 2025的青睞，并被正式收錄。Hi-MAR不僅在多個(gè)圖像生成任務(wù)中展現(xiàn)出了卓越的性能，還有效解決了長久以來困擾自回歸圖像生成模型的結(jié)構(gòu)失真問題。GMU28資訊網(wǎng)——每日最新資訊28at.com

傳統(tǒng)的自回歸圖像生成模型面臨著諸多挑戰(zhàn)，包括全局結(jié)構(gòu)建模能力的缺失、訓(xùn)練與推理階段分布的不一致性，以及缺乏有效的尺度引導(dǎo)機(jī)制。為了解決這些問題，Hi-MAR從人類的繪畫過程汲取靈感，采用了一種自頂向下的層次化生成策略。這種策略不僅讓模型能夠逐步構(gòu)建圖像的整體結(jié)構(gòu)，還確保了生成過程的邏輯性和連貫性。GMU28資訊網(wǎng)——每日最新資訊28at.com

Hi-MAR還引入了一項(xiàng)關(guān)鍵的創(chuàng)新——多尺度聯(lián)合訓(xùn)練策略。這一策略使得模型能夠在不同分辨率下同時(shí)學(xué)習(xí)圖像的細(xì)節(jié)和全局特征，從而顯著提升了模型的全局感知能力和生成質(zhì)量。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，Hi-MAR在圖像質(zhì)量和語義一致性方面均優(yōu)于當(dāng)前的主流方法，為圖像生成領(lǐng)域帶來了新的突破。GMU28資訊網(wǎng)——每日最新資訊28at.com

智象未來團(tuán)隊(duì)在最新發(fā)表的論文《Hierarchical Masked Autoregressive Models with Low-Resolution Token Pivots》中，詳細(xì)闡述了Hi-MAR的設(shè)計(jì)原理和實(shí)驗(yàn)成果。這篇論文不僅展示了團(tuán)隊(duì)在多模態(tài)生成式基礎(chǔ)架構(gòu)設(shè)計(jì)領(lǐng)域的深厚實(shí)力，還為構(gòu)建具備“全局感知+局部細(xì)化”能力的生成基礎(chǔ)架構(gòu)提供了新的思路。Hi-MAR作為HiDream系列開源模型家族的重要成員，其出現(xiàn)無疑為下一代多模態(tài)生成式基礎(chǔ)架構(gòu)的技術(shù)演進(jìn)注入了新的活力。GMU28資訊網(wǎng)——每日最新資訊28at.com

值得注意的是，Hi-MAR的成功不僅在于其卓越的技術(shù)性能，更在于其背后所蘊(yùn)含的創(chuàng)新理念。通過借鑒人類的繪畫過程，Hi-MAR實(shí)現(xiàn)了從全局到局部的逐步生成，這種生成方式不僅符合人類的視覺感知習(xí)慣，也為圖像生成技術(shù)的發(fā)展提供了新的方向。GMU28資訊網(wǎng)——每日最新資訊28at.com

隨著Hi-MAR的推出，智象未來團(tuán)隊(duì)在圖像生成領(lǐng)域的影響力將進(jìn)一步擴(kuò)大。未來，我們期待Hi-MAR能夠在更多應(yīng)用場景中發(fā)揮其優(yōu)勢，為圖像生成技術(shù)的發(fā)展貢獻(xiàn)更多的力量。GMU28資訊網(wǎng)——每日最新資訊28at.com

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