論文の概要: Hawk: Leveraging Spatial Context for Faster Autoregressive Text-to-Image Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.25739v1
• Date: Wed, 29 Oct 2025 17:43:31 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-30 15:50:45.895111
• Title: Hawk: Leveraging Spatial Context for Faster Autoregressive Text-to-Image Generation
• Title（参考訳）: Hawk: より高速な自動回帰テキスト・画像生成のための空間コンテキストの活用
• Authors: Zhi-Kai Chen, Jun-Peng Jiang, Han-Jia Ye, De-Chuan Zhan,
• Abstract要約: 投機的復号化は、品質を損なうことなくテキスト生成を加速させる可能性を示している。 我々は、画像の空間構造を利用して投機モデルをより正確で効率的な予測へと導く新しいアプローチであるHawkを紹介する。 複数のテキストと画像のベンチマークの実験結果は、標準的なARモデルよりも1.71倍のスピードアップを示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 87.00172597953228
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Autoregressive (AR) image generation models are capable of producing high-fidelity images but often suffer from slow inference due to their inherently sequential, token-by-token decoding process. Speculative decoding, which employs a lightweight draft model to approximate the output of a larger AR model, has shown promise in accelerating text generation without compromising quality. However, its application to image generation remains largely underexplored. The challenges stem from a significantly larger sampling space, which complicates the alignment between the draft and target model outputs, coupled with the inadequate use of the two-dimensional spatial structure inherent in images, thereby limiting the modeling of local dependencies. To overcome these challenges, we introduce Hawk, a new approach that harnesses the spatial structure of images to guide the speculative model toward more accurate and efficient predictions. Experimental results on multiple text-to-image benchmarks demonstrate a 1.71x speedup over standard AR models, while preserving both image fidelity and diversity.
• Abstract（参考訳）: 自己回帰(AR)画像生成モデルは、高忠実度画像を生成することができるが、本質的にシーケンシャルなトークン・バイ・トークン・バイ・トークン・デコーディングプロセスのため、推論が遅くなることが多い。 投機的復号化は、より大規模なARモデルの出力を近似するために軽量なドラフトモデルを用いており、品質を損なうことなくテキスト生成を加速する可能性を示している。 しかし、画像生成へのその応用はいまだに未検討である。 この課題は、画像に固有の2次元空間構造の不十分な使用と相まって、ドラフトとターゲットモデル出力の整合性を複雑にし、局所的な依存関係のモデリングを制限する、はるかに大きなサンプリング空間に起因している。 これらの課題を克服するために、より正確かつ効率的な予測に向けて投機モデルを導くために、画像の空間構造を利用する新しいアプローチであるHawkを導入する。 複数のテキスト・ツー・イメージベンチマークの実験結果は、画像の忠実さと多様性の両方を保ちながら、標準的なARモデルよりも1.71倍のスピードアップを示している。

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