HMAR

分层掩码并行预测,让自回归图像生成更快更高效

开源 🏷️定价信息待确认 ✅ 目前可打开 图像生成 🍴 复刻 6 🐛 待处理 1
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 64
维护状态 低维护
是否开源 开源
定价模式 🏷️定价信息待确认

项目预览

HMAR 项目界面预览图
图片来源:GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类图像生成
开发团队NVlabs
定价模式🏷️定价信息待确认
价格说明官网为NVIDIA研究页面,未提供明确定价信息,项目开源但无在线Demo或API说明。
访问状态✅ 目前可打开
是否开源是
开源协议NOASSERTION
主要语言Python
技术栈/模型deep-learning,huggingface-models,image-generation,vision-transformer
GitHub 星标★ 64
上线时间2025-07-08 00:00:00
代码更新2025-07-08
仓库体积2.2 MB
本站数据更新2026-11-10
维护状态低维护
收录时间2026-08-09
浏览次数5

项目介绍

HMAR 是一个面向图像生成任务的高效分层掩码自回归模型,发表于 CVPR 2025。它针对现有自回归图像生成方法计算开销大、生成速度慢的问题,提出了一种分层掩码建模策略,通过在不同尺度上并行预测多个掩码 token,显著提升了生成效率。项目基于 PyTorch 和 Hugging Face 生态实现,支持 Vision Transformer 架构,适合研究高效图像生成算法。核心能力包括:分层自回归建模、掩码 token 并行预测、高效训练与推理。该模型在保证生成质量的同时,大幅减少了自回归步骤,为高分辨率图像合成提供了新思路。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化,观测越久曲线越完整

数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 64

核心亮点

  • 提出分层掩码自回归架构,显著减少生成步骤,提升速度
  • 基于 Hugging Face 生态,易于集成和扩展
  • CVPR 2025 论文加持,算法有理论保障

不足之处

  • 项目处于早期阶段,文档和社区支持待观察
  • 目前星标数较少,可能缺少成熟的应用案例

适用场景

  • 高效图像生成研究
  • 高分辨率图像合成
  • 自回归模型加速实验

替代项目

MaskGIT、VAR (Visual Autoregressive Modeling)、Muse

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