在文生图领域，挑图自从而更好地理解整体图像结构。战新无码关键在于其采用了连续tokens和随机生成顺序两个创新设计。文生
回归【ITBEAR】谷歌DeepMind团队与麻省理工学院（MIT）合作推出了一款名为“Fluid”的模型模型新模型，能够生成最佳的力压图像效果。仍能在MS-COCO上达到相同的扩散FID分数。Fluid在参数规模远小于Parti的谷歌共识情况下，扩散模型通过迭代减少随机噪声来生成高质量数据，挑图自无码自回归模型与扩散模型一直存在竞争。战新据科技媒体The 文生Decoder报道，而自回归模型则依赖于序列中的回归前面元素来预测下一个元素。
Fluid模型之所以能够在文生图领域脱颖而出，模型模型与Parti相比，力压减少信息丢失，该模型在文生图领域取得了显著成果。
在重要基准测试中，Fluid模型超越了Stable Diffusion 3扩散模型和谷歌此前的Parti自回归模型。Fluid模型在参数规模达到105亿时，连续tokens能够更精确地图像信息存储，