論文の概要: Spanning Tree Autoregressive Visual Generation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.17089v1
- Date: Fri, 21 Nov 2025 09:45:17 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-11-24 18:08:18.961197
- Title: Spanning Tree Autoregressive Visual Generation
- Title（参考訳）: スパンニングツリー自動回帰視覚生成
- Authors: Sangkyu Lee, Changho Lee, Janghoon Han, Hosung Song, Tackgeun You, Hwasup Lim, Stanley Jungkyu Choi, Honglak Lee, Youngjae Yu,
- Abstract要約: 本稿では,Spanning Tree Autoregressive (STAR) モデリングについて述べる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 51.7635842702602
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We present Spanning Tree Autoregressive (STAR) modeling, which can incorporate prior knowledge of images, such as center bias and locality, to maintain sampling performance while also providing sufficiently flexible sequence orders to accommodate image editing at inference. Approaches that expose randomly permuted sequence orders to conventional autoregressive (AR) models in visual generation for bidirectional context either suffer from a decline in performance or compromise the flexibility in sequence order choice at inference. Instead, STAR utilizes traversal orders of uniform spanning trees sampled in a lattice defined by the positions of image patches. Traversal orders are obtained through breadth-first search, allowing us to efficiently construct a spanning tree whose traversal order ensures that the connected partial observation of the image appears as a prefix in the sequence through rejection sampling. Through the tailored yet structured randomized strategy compared to random permutation, STAR preserves the capability of postfix completion while maintaining sampling performance without any significant changes to the model architecture widely adopted in the language AR modeling.
- Abstract（参考訳）: Spanning Tree Autoregressive (STAR) モデリングは、中心バイアスや局所性といった画像の事前の知識を取り入れ、サンプリング性能を維持しつつ、推論時の画像編集に十分なフレキシブルなシーケンスオーダを提供する。
双方向コンテキストの視覚生成における従来の自己回帰(AR)モデルにランダムに置換されたシーケンスオーダを露出するアプローチは、性能の低下または推論時のシーケンスオーダ選択の柔軟性を損なう。
代わりにSTARは、画像パッチの位置によって定義された格子にサンプリングされた均一な木々のトラバース順序を利用する。
トラバースファースト探索によりトラバースオーダが得られ、トラバースオーダが画像の連結部分観察がレジェクションサンプリングによってプレフィックスとして現れることを確実にするスパンニングツリーを効率的に構築できる。
STARは、ランダムな置換と比較して、調整されたが構造化されたランダム化戦略を通じて、言語ARモデリングで広く採用されているモデルアーキテクチャに大きな変更を加えることなく、サンプリング性能を維持しながら、修正完了の能力を保っている。
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