自回归熵模型

面向生成式图像压缩率失真优化的可微矢量量化

Differentiable Vector Quantization for Rate-Distortion Optimization of Generative Image Compression

把码本分布做可微松弛，让熵损失直接塑造潜变量先验，从而在极低码率下用轻量架构实现端到端率失真优化；这套可微信道建模思路也可迁移到其他需要离散潜变量的视觉生成/压缩流程。