Talk预告 | 香港大学王钰晴：TokenBridge & PAR - 连续离散token统一与并行自回归视觉生成

本期为TechBeat人工智能社区第706期线上Talk。

北京时间8月6日(周三)20:00，香港大学博士生王钰晴的Talk将准时在TechBeat人工智能社区开播！

她与大家分享的主题是:“TokenBridge & PAR - 连续离散token统一与并行自回归视觉生成”，届时她将介绍团队的两项工作：TokenBridge通过post-training quantization来bridge连续和离散的token representation；PAR通过分析token空间依赖关系设计非局部并行生成策略，在质量保持的前提下获得了显著的推理加速。其中TokenBridge已入选ICCV 2025，PAR已入选CVPR 2025 Highlight。

Talk·信息

主题：TokenBridge & PAR - 连续离散token统一与并行自回归视觉生成

嘉宾：香港大学 · 博士生 - 王钰晴

时间：北京时间8月6日(周三)20:00

地点：TechBeat人工智能社区

http://www.techbeat.net/

Talk·介绍

基于自回归的视觉生成模型面临两个主要技术问题：连续与离散token表示的选择，以及序列生成导致的推理效率低下。本次分享将介绍我们ICCV2025和CVPR2025 Highlight的两项相关工作: TokenBridge通过post-training quantization来bridge连续和离散的token representation，可以直接从连续VAE得到离散token，使得离散token在重建和自回归生成上都可以match连续方法的性能, 并且保持离散的建模简单性；PAR通过分析token空间依赖关系设计非局部并行生成策略，在质量保持的前提下获得了显著的推理加速。

Talk大纲

1. 背景介绍

- 自回归视觉生成的背景

- 自回归模型在视觉生成中的优势与局限

- 自回归视觉生成当下的bottleneck-性能&效率

2. TokenBridge：连续与离散token的后训练统一

- 离散vs连续tokenizer的困境

- Post-training量化策略设计

- Dimension-wise量化与预测机制

- 实验结果：在标准分类预测下达到连续方法的生成质量

3. PAR：基于Token依赖关系的并行生成方法

- Token空间依赖关系分析

- 非局部并行生成策略

- 保持自回归性质的模型设计

- 实验结果：在Image和Video生成上实现3.6-9.5倍推理加速

Talk·预习资料

论文链接： https://arxiv.org/abs/2503.16430 项目主页： https://yuqingwang1029.github.io/TokenBridge/

论文链接： https://arxiv.org/abs/2412.15119 项目主页： https://yuqingwang1029.github.io/PAR-project/

Talk·提问交流

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Talk·嘉宾介绍

王钰晴‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍

香港大学 · 博士生‍‍‍

王钰晴，香港大学IDS, HKU-MMLAB博士二年级学生，主要研究方向为基于自回归的视觉生成模型和Tokenizer。她在CVPR, ICCV和NeurIPS发表多篇文章。曾获CVPR2021 Oral, CVPR 2025 Highlight和CVPR 2025的Outstanding Reviewer。

个人主页: https://www.techbeat.net/grzytrkj?id=14104 ‍‍‍‍

-The End-

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