何恺明新作“分形生成模型”：逐像素建模高分辨率图像，效率提升4000倍

本文介绍了何恺明团队提出的一种新型生成模型——分形生成模型（Fractal Generative Models），该模型通过递归调用同类生成模型来构建，具有自相似性的复杂架构。研究背景基于模块化概念，旨在通过组合原子生成模块来创建更复杂的系统。研究目的是开发一种能够高效处理高维非序列数据的生成模型，特别是在逐像素图像生成任务中。实验结果表明，该模型在逐像素生成原始图像的同时，实现了准确的似然估计和高生成质量，计算效率提升了4000倍。结论指出，分形生成模型在生成建模中具有巨大潜力，能够激励进一步研究并建立新的生成范式。