视觉注意力机制 广义空间传播网络 英伟达 高分辨率图像 英伟达与港大携手推出新型视觉注意力机制，提升高分辨率生成速度超 84 倍！ ⭐0 👥0 近日，香港大学与英伟达共同研发了一种新的视觉注意力机制，名为广义空间传播网络（GSPN），该机制在高分辨率图像生成方面取得了显著的突破。传统的自注意力机制虽然在自然语言处理和计算机视觉领域取得了不错的效果，但在处理高分辨率图像时却面临计算量巨大和空间结构损失的双重挑战。传统的自注意力机制的计算复杂度为 O (N²)，这使得处理长上下文时非常耗时，并且将二维图像转化为一维序列会导致空间关系的丢失。为
自回归模型 高分辨率图像 多模态大语言模型 TokenShuffle OpenAI没说的秘密，Meta全揭了？华人一作GPT-4o同款技术，爆打扩散王者 ⭐0 👥0 声明:本文来自微信公众号“新智元”，作者:新智元，编辑:KingHZ，授权站长之家转载发布。自回归模型的新突破:首次生成2048×2048分辨率图像!来自Meta、西北大学、新加坡国立大学等机构的研究人员，提出了TokenShuffle，为多模态大语言模型（MLLMs）设计的即插即用操作，显著减少了计算中的视觉token数量，提高效率并促进高分辨率图像合成。图1:采用新技术的27亿参数自回归模
