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var模型的使用方法

时间:2025-01-26 11:32 阅读数:2188人阅读

\ _ / *** 次数:1999998 已用完,请联系开发者***

刚拿下NeurIPS最佳论文,字节就开源VAR文生图版本,拿下SOTA解掉了大家过去一直疑虑的VAR不支持动态分辨率的问题。具体性能上面,作为纯粹的离散自回归文生图模型,Infinity在一众自回归方法中一鸣惊... 研究人员开始了缩放词表和缩放模型的一系列实验。研究发现,对于125M的小模型,使用Vd=216的小词表,相比于Vd=232的大词表,收敛的更快...

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蒋飞宏观研究:中国未来物价走势分析我们使用日本M1进行①、②均能通过EG协整关系检验,表明价格与各变量间确实存在稳健的协整关系。基于该协整关系,我们建立VAR模型并对未来做预测。为了检验VAR模型预测的准确性,在1993年后面再选择两个时间点:1996年和1998年[4],对原VAR模型的预测结果以及实际结果做...

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北大字节开辟图像生成新范式!超越DiT,不再预测下一个token方法。VAR的训练分为两个阶段。第一阶段,VAR引入了多尺度离散表示,使用VQ-VAE将连续图像编码为一系列离散的token map,每个token map有不同的分辨率。第二阶段,主要是对VAR Transformer的训练,通过预测更高分辨率的图像,来进一步优化模型。具体过程是这样的:从最低分辨...

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