SJD-SV：用于自回归图像生成的带语义验证推测性 Jacobi 解码

英文标题：SJD-SV: Speculative Jacobi Decoding with Semantics Verification for Autoregressive Image Generation

该论文提出 SJD-SV，一种面向自回归图像生成的带语义验证的推测性 Jacobi 解码方法。原文指出，Speculative Jacobi Decoding（SJD）是加速自回归图像生成的重要方案，且已展现出较优性能。摘要同时提到，近期研究发现 SJD 在 token 验证过程中通常存在 token 歧义问题；但所提供的原文摘要在此处截断，未包含具体方法、实验数据与完整结论。该研究若能有效缓解验证歧义，有望提升图像生成推理加速方案的可靠性与实用性。

2.1 KB 640 B 612 B 380 B 9.1 KB 32.7 KB 22.8 KB 24.2 KB 34.7 KB