자기회귀 이미지 생성은 순차적 모델링의 발전으로 형성되었으며, 원래는 자연어 처리에서 볼 수 있었다. 이 분야는 문장이 언어 모델에서 구성되는 방식과 유사하게 이미지를 한 토큰씩 생성하는 데 초점을 맞추고 있다. 이 방법의 매력은 이미지 전체에 걸쳐 구조적 일관성을 유지하면서 이미지 생성 속도를 높일 수 있다는 데 있다. 바이트댄스 연구진은 이러한 방법을 통해 ‘디테일플로우’라는 1차원 코어스 투 파인 자기회귀 프레임워크를 소개했다.

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