論文の概要: CIAR: Interval-based Collaborative Decoding for Image Generation Acceleration
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.25463v1
- Date: Thu, 26 Mar 2026 14:04:50 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-03-27 20:52:48.321104
- Title: CIAR: Interval-based Collaborative Decoding for Image Generation Acceleration
- Title（参考訳）: CIAR: 画像生成高速化のためのインターバルベース協調デコーディング
- Abstract要約: 自動回帰(AR)モデルは最近画像生成において顕著な進歩を遂げ、拡散ベースのアプローチに匹敵するパフォーマンスを実現している。
我々は、デバイス上での自己検証を利用して視覚合成の2つの重要な特性を扱うクラウド・デバイス・コラボレーション・フレームワークである textbfCIAR を通じてこの問題に対処する。
提案手法は, 連続確率間隔を用いて処理を高速化し, 大規模視覚語彙で実現可能なオンデバイストークン不確実性定量化器に重点を置いている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 47.52310736101766
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Auto-regressive (AR) models have recently made notable progress in image generation, achieving performance comparable to diffusion-based approaches. However, their computational intensity and sequential nature impede on-device deployment, causing disruptive latency. We address this via a cloud-device collaboration framework \textbf{CIAR}, which utilizes on-device self-verification to handle two key properties of visual synthesis: \textit{the vast token vocabulary} required for high-fidelity images and \textit{inherent spatial redundancy} which leads to extreme predictability in homogeneous regions, while object boundaries exhibit high uncertainty. Uniform verification wastes resources on such redundant tokens. Our solution centers on an on-device token uncertainty quantifier, which adopts continuous probability intervals to accelerate processing and make it feasible for large visual vocabularies instead of conventional discrete solution sets. Additionally, we incorporate a Interval-enhanced decoding module to further speed up decoding while maintaining visual fidelity and semantic consistency via a distribution alignment training strategy. Extensive experiments demonstrate that CIAR achieves a 2.18x speed-up and reduces cloud requests by 70\%, while preserving image quality compared to existing methods.
- Abstract（参考訳）: 自動回帰(AR)モデルは最近画像生成において顕著な進歩を遂げ、拡散ベースのアプローチに匹敵するパフォーマンスを実現している。
しかし、その計算強度とシーケンシャルな性質はデバイス上のデプロイメントを阻害し、破壊的な遅延を引き起こした。
クラウドデバイスコラボレーションフレームワーク \textbf{CIAR} は、デバイス上での自己検証を利用して視覚合成の2つの重要な特性を処理します。
均一な検証は、そのような冗長なトークンにリソースを浪費する。
提案手法は, 連続確率間隔を用いて処理を高速化し, 従来の離散解集合ではなく, 大規模視覚語彙で実現可能なオンデバイストークン不確実性定量化器に重点を置いている。
さらに,視覚的忠実度とセマンティック一貫性を分散アライメントトレーニング戦略を通じて維持しながら,デコーディングをさらに高速化するために,インターバル強化デコーディングモジュールを組み込んだ。
大規模な実験では、CIARは2.18倍のスピードアップを実現し、クラウド要求を70%削減し、既存の方法と比べて画質を保っている。
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