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TokenBridge: Bridging Continuous and Discrete Tokens for Autoregressive Visual Generation

TokenBridge提出对预训练VAE连续特征进行后训练维度级量化，将连续token无损转化为离散token，再通过轻量级维度级自回归头高效建模指数级大词表空间，在ImageNet 256×256上用标准交叉熵损失达到了与连续token方法（如MAR）相当的生成质量（FID=1.55），且推理快5.94倍。