字节跳动 Infinity 框架：高分辨率图像生成迎来新突破！

在图像生成领域，提升生成质量和多样性一直是核心挑战，而本文介绍了一项旨在提高图像生成效果的新技术。这项技术专注于提升生成图像的真实感和丰富度，为AI图像生成领域带来了新的可能性。

这项名为VAR的技术专门针对高分辨率图像的生成进行了优化，它能够有效地控制生成过程中的方差，从而在保证图像质量的同时，增加生成图像的多样性。这意味着，VAR技术既能生成清晰逼真的图像，又能避免图像过于单一，缺乏变化。

值得注意的是，这项研究并没有采用任何人为设计的损失函数，这意味着它更加依赖于数据本身的特性，从而减少了人为偏见对生成结果的影响。这种方法能够让模型更好地学习到真实世界的图像分布，从而生成更符合自然规律的图像。

Infinity 模型能够可靠地扩展任何扩散模型的上下文窗口，从而提升了生成图像的质量。通过利用更大的上下文信息，模型可以更好地理解图像的整体结构和细节，从而生成更加连贯和逼真的图像。更具体地说，该技术通过无限视觉上下文（IVC）来实现，它允许模型在推理时访问高达2^64像素的图像，从而显著提升了图像生成的质量和细节。

Infinity 在三个关键方面表现出色：首先，它扩展了现有扩散模型的上下文窗口，使模型能够在更大的范围内理解图像，从而生成更具全局一致性的图像；其次，它使用了基于块的方差减少方法，提高了训练的稳定性和效率；最后，它允许无限的输出画布，这意味着模型可以生成任意大小的图像，而无需受到固定尺寸的限制。研究人员在 LAION 和 OpenImages 等大型数据集上进行了实验，结果表明，该模型能够有效地处理各种分辨率的图像，从 256x256 到 1024x1024，均能生成高质量的图像。

实验结果表明，Infinity 在图像生成方面取得了显著的进展，尤其是在 GenEval 基准测试中获得了 0 的 Fréchet Inception Distance (FID) 分数，并获得了 3.48 的好成绩，证明了其卓越的生成质量。此外，Infinity 还能够在 0.8B 参数的 1024x1024 分辨率模型中生成高质量的图像，展示了其在计算资源有限的情况下也能生成高质量图像的能力。更重要的是，该模型能够生成具有全局一致性的图像，这对于许多实际应用来说至关重要，例如，它可以用于创建无缝的纹理和背景，从而提升用户体验。

总而言之，Infinity 的创新之处在于它扩展了扩散模型的上下文窗口，并结合了先进的训练技术，从而实现了高质量和多样性的图像生成。这一技术有望在图像编辑、内容创作等领域发挥重要作用，推动 AI 技术的进一步发展。

论文链接：https://arxiv.org/abs/2412.04431

核心要点：  

✨ 突破性技术 Infinity: 该研究介绍了一种名为 Infinity 的创新技术，通过扩展上下文窗口，显著提升了图像生成质量和一致性。  

💡 卓越性能指标: Infinity 在 1024x1024 分辨率的图像生成中表现出色，参数量仅为 0.8B，实现了高质量的图像生成。  

🖼️ 全局一致性优势: 该模型能够生成具有全局一致性的图像，适用于需要无缝纹理和背景的应用场景，从而提升用户体验。