尺度自回归

LazyVAR：通过尺度级词元剪枝与并行分组解码加速视觉自回归模型

LazyVAR: Accelerating Visual Autoregressive Models via Scale-wise Token Pruning and Parallel Group Decoding

对做视觉自回归生成的研究者，这篇给出了一个免训练、即插即用的加速范式：用相邻尺度聚合潜变量特征的相似度作为尺度更新指数来指导剪枝，并在大尺度上并行解码跨尺度词元，可直接套用到 VAR/Infinity 类模型的推理管线中。