GEAR端到端图像生成论文

论文提出GEAR方法，将VQ tokenizer与自回归图像生成器端到端联合训练，试图解决传统两阶段训练中tokenizer与生成器目标脱节的问题。其通过码本分配的硬分支与软分支设计，让生成器训练和tokenizer梯度更新同时进行。

事件进展（1 篇报道）

1. 2026-07-04 21:35
   Reddit r/LocalLLaMA [Paper] GEAR: Guided End-to-End AutoRegression for Image Synthesis

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