VAR

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NeurIPS 2024 最佳论文奖的官方实现，提出视觉自回归建模（VAR），通过下一尺度预测生成图像，以超简单易用的方式达到超越扩散模型的最新效果，并揭示了视觉生成的扩展定律。

开源开源免费图像生成

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项目数据

分类图像生成

开发团队FoundationVision

所属国家

官网地址

GitHubhttps://github.com/FoundationVision/VAR

定价模式开源免费

价格区间

是否开源是

开源协议MIT

主要语言Jupyter Notebook

技术栈/模型auto-regressive-model,autoregressive-models,diffusion-models,generative-ai,generative-model,gpt,gpt-2,image-generation,large-language-models,neurips

GitHub 星标★ 8725

30天Star增速

HF 下载量

上线时间2024-04-01 00:00:00

最近更新2026-08-08 00:00:00

维护状态一般

中文支持

访问方式

移动端支持

综合评分

收录时间2026-08-09

浏览次数0

核心亮点

不足之处

适用场景

替代项目

项目介绍

VAR 是一个图像生成领域的开源项目，官方简介：[NeurIPS 2024 Best Paper Award][GPT beats diffusion] [scaling laws in visual generation] Official impl. of "Visual Autoregressive Modeling: Scalable。项目使用 Jupyter Notebook 开发，在 GitHub 上获得 8725 星标。

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