論文の概要: NextStep-1: Toward Autoregressive Image Generation with Continuous Tokens at Scale

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.10711v1
• Date: Thu, 14 Aug 2025 14:54:22 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-15 22:24:48.366425
• Title: NextStep-1: Toward Autoregressive Image Generation with Continuous Tokens at Scale
• Title（参考訳）: NextStep-1: 連続トークンによる自動回帰画像生成に向けて
• Authors: NextStep Team, Chunrui Han, Guopeng Li, Jingwei Wu, Quan Sun, Yan Cai, Yuang Peng, Zheng Ge, Deyu Zhou, Haomiao Tang, Hongyu Zhou, Kenkun Liu, Ailin Huang, Bin Wang, Changxin Miao, Deshan Sun, En Yu, Fukun Yin, Gang Yu, Hao Nie, Haoran Lv, Hanpeng Hu, Jia Wang, Jian Zhou, Jianjian Sun, Kaijun Tan, Kang An, Kangheng Lin, Liang Zhao, Mei Chen, Peng Xing, Rui Wang, Shiyu Liu, Shutao Xia, Tianhao You, Wei Ji, Xianfang Zeng, Xin Han, Xuelin Zhang, Yana Wei, Yanming Xu, Yimin Jiang, Yingming Wang, Yu Zhou, Yucheng Han, Ziyang Meng, Binxing Jiao, Daxin Jiang, Xiangyu Zhang, Yibo Zhu,
• Abstract要約: NextStep-1は、テキストから画像生成タスクにおける自動回帰モデルの最先端のパフォーマンスを実現する。 本手法は画像編集において高い性能を示し,統一的アプローチのパワーと汎用性を強調した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 101.57871281101747
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Prevailing autoregressive (AR) models for text-to-image generation either rely on heavy, computationally-intensive diffusion models to process continuous image tokens, or employ vector quantization (VQ) to obtain discrete tokens with quantization loss. In this paper, we push the autoregressive paradigm forward with NextStep-1, a 14B autoregressive model paired with a 157M flow matching head, training on discrete text tokens and continuous image tokens with next-token prediction objectives. NextStep-1 achieves state-of-the-art performance for autoregressive models in text-to-image generation tasks, exhibiting strong capabilities in high-fidelity image synthesis. Furthermore, our method shows strong performance in image editing, highlighting the power and versatility of our unified approach. To facilitate open research, we will release our code and models to the community.
• Abstract（参考訳）: テキストから画像への自己回帰(AR)モデルは、連続画像トークンを処理するために重くて計算集約的な拡散モデルに依存するか、ベクトル量子化(VQ)を用いて量子化損失を持つ離散トークンを得る。 本稿では,157Mフローマッチングヘッドと組み合わせた14BオートレグレッシブモデルであるNextStep-1により,自己回帰パラダイムを推し進める。 NextStep-1は、テキストから画像生成タスクにおける自動回帰モデルの最先端性能を実現し、高忠実度画像合成において強力な機能を示す。 さらに,本手法は画像編集において高い性能を示し,統一的アプローチのパワーと汎用性を強調した。 オープンな研究を促進するため、私たちはコードとモデルをコミュニティに公開します。

関連論文リスト

• Rethinking Discrete Tokens: Treating Them as Conditions for Continuous Autoregressive Image Synthesis [79.98107530577576]
  DisConは、離散トークンを生成ターゲットではなく条件信号として再解釈する新しいフレームワークである。 DisConは、ImageNet 256$times $256 世代で gFID スコアが 1.38 に達し、最先端の自己回帰アプローチよりも明確なマージンで優れている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-07-02T14:33:52Z)
• Token-Shuffle: Towards High-Resolution Image Generation with Autoregressive Models [92.18057318458528]
  Token-ShuffleはTransformerにおける画像トークンの数を減らす新しい方法である。 我々の戦略は、事前訓練されたテキストエンコーダを必要とせず、MLLMが超高解像度画像合成をサポートできるようにする。 GenAIベンチマークでは、2.7Bモデルがハードプロンプトで0.77点、ARモデルLlamaGenが0.18点、拡散モデルLDMが0.15点である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-04-24T17:59:56Z)
• Bridging Continuous and Discrete Tokens for Autoregressive Visual Generation [63.89280381800457]
  本稿では,離散トークンのモデリングをシンプルに保ちながら,連続トークンの強力な表現能力を維持するTokenBridgeを提案する。 本稿では,各特徴次元を独立に離散化し,軽量な自己回帰予測機構と組み合わせた次元ワイド量子化戦略を提案する。 提案手法は,標準的なカテゴリー予測を用いて,連続的手法と同等に再現および生成品質を実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-03-20T17:59:59Z)
• Improving Autoregressive Image Generation through Coarse-to-Fine Token Prediction [4.900334213807624]
  自己回帰モデリングをより困難にすることなく、大規模なコードブックのメリットを享受する方法を示す。 本フレームワークは,(1)各トークンの粗いラベルを逐次予測する自己回帰モデル,(2)粗いラベルに条件付けられた全てのトークンの細粒度ラベルを同時に予測する補助モデル,の2段階からなる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-03-20T14:41:29Z)
• Frequency Autoregressive Image Generation with Continuous Tokens [31.833852108014312]
  本稿では、周波数プログレッシブ自己回帰(textbfFAR)パラダイムを導入し、連続トークン化器を用いてFARをインスタンス化する。 我々は、ImageNetデータセットの総合的な実験を通して、FARの有効性を実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-03-07T10:34:04Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。