[논문리뷰] Speculative Jacobi-Denoising Decoding for Accelerating Autoregressive Text-to-image Generation본 논문은 순차적인 토큰별 디코딩 과정으로 인해 수천 번의 모델 포워드 패스를 요구하는 자율회귀 텍스트-투-이미지 모델의 느린 추론 속도 문제를 해결하는 것을 목표로 합니다. 병렬 토큰 디코딩을 통해 자율회귀 텍스트-투-이미지 생성 모델의 추론을 가속화하고자 합니다.#Review#Autoregressive Models#Text-to-Image Generation#Inference Acceleration#Jacobi Decoding#Denoising Diffusion Models#Speculative Decoding#Multi-token Prediction#Fine-tuning2025년 10월 13일댓글 수 로딩 중