何恺明团队提出分形生成模型，计算效率飙升4000倍

何恺明团队提出了一种全新的「分形生成模型」，该模型通过递归结构实现自相似的分形架构，首次将高分辨率逐像素建模的计算效率提升了4000倍。这一创新灵感源于自然界中的分形现象，如雪花和树枝的对称分支。实验结果表明，该模型在ImageNet数据集上的表现优异，尤其在似然估计和保真度方面取得了显著进展。研究人员表示，这种模型不仅为AI图像生成开辟了新范式，还可能在视觉内容创作、建筑设计等领域发挥重要作用。
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