Tencent-Hunyuan lanza GEAR para síntesis de imágenes guiada y de extremo a extremo

Tencent-Hunyuan ha presentado GEAR (Guided End-to-End AutoRegression), un método que entrena conjuntamente un tokenizador vector-cuantizado y un generador autorregresivo para mejorar la síntesis de imágenes. A diferencia de los enfoques tradicionales en dos etapas, GEAR utiliza alineación de representaciones para permitir que el modelo AR guíe al tokenizador durante el entrenamiento.