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生成的本质

文字、图像、声音的生成的本质，就是给模型一个输入，模型把基本的单位（token pixel sample）排列好

1. 文字。这部分之前的文章讲过很多次了，生成文字的时候，是把输入切分成token，作为模型的输入，然后输出，然后把输入又作为
2. 图片。图片是由像素构成的，每个像素可以有多少个颜色是由每个像素由多少bit 决定。比如 8位色，表示一个像素由256个颜色构成，16位色，表示一个像素由65536个颜色组成。
3. 声音。它是由取样点组成的。一秒取样16000个点，就表示取样率为16kHZ，听起来正常的声音取样点都要超过24kHZ以上

生成的策略

文字AR (Autoregressive Generation)

我们讲过很多次了，每次生成输出会作为下一次的输入，然后继续输出，这种方式就是 Autoregressive Generation

图像和视频 NAR(Non-Autoregressive Generation)

图像和视频当然也可用AR的方式生成出来，只不过产生的是像素和采样点，每次接龙的也是像素和采样点，但是当今很少的模型会用AR的方式生成，为什么呢？比如1024*1024的图片，这是100万的像素，这意味着要接龙100万次，而且每次都要顺序的生成。所以图像和视频都是采用NAR(Non-Autoregressive Generation)的方式：

模型虽然运算的总量不会减少，但是它可以平行的计算出所有的基本单位，这样可以大幅加速图像的生成的速度。
你可能会说，那既然NAR这么好，为社么文字生成不用这个呢？因为它也有弊端，因为NAR的生成缺失了输出某部分的关联，它不是基于上一部分的输出做的输出，所以就很有可能出现位置一和位置二生成的信息完全不想关，生成的效果并不好。
同样图像和视频的生成也存在效果不佳的问题，因为你告诉模型画一只狗，也许位置一和位置二都在画狗，但是一个想的哈士奇，一个想的是田园犬，画出来就是四不像了。

解决NAR生成品质低的问题

从上面的论述，我们不难发现，它只所以两次生成的可能不一致，因为两次位置的生成完全没关联，我们可以设置一种关联，用这种关联控制这两次 生成的方向得是一致的，比如这个向量里边告诉这些位置，我要画的是田园犬在公园奔跑，这样要画的方向就是一致的了。这种关联在模型就是一个向量，VAE GAN等都是这种做法，每次除了输入以外还要单独生成一个向量来控制所有位置的输出。

AR + NAR

还有一种生成方法就是先用Autoregressive Generation的方法生成一个精简的版本，再用NAR生成精细的版本，这样就解决了关联和速度的问题。
那怎么生成这个精简版本呢：
第一步就是使用Encoder和Decoder，先是压缩输入图片生成向量，然后这个向量输入Decoder再生成输入的这个图片，这两个压缩前和解压缩后图片生成的越像越好

第二步：
Autoregressive只需要产生压缩的版本就好，Decoder还原成解压缩的版本

视频也是同样的方法，但是这个压缩并没有压缩很大，曾经有人写过论文，1616的图片可以压缩到11，依然可以还原到原图片。但是视频依然很大，于是产生了另外一种方法，那就是多次的生成：