何恺明ResNet级神作，分形生成模型计算效率狂飙4000倍！清华校友一作

本文介绍了何恺明团队提出的「分形生成模型」，该模型通过递归结构实现了高分辨率逐像素建模，显著提升了计算效率，达到了4000倍的提升。研究背景基于自然界的分形现象，研究目的是通过模拟自然界的模块化递归结构，开发出更高效的生成模型。结论显示，该模型不仅在计算效率上有显著提升，还在图像生成质量上表现出色，特别是在高分辨率图像生成方面。这一研究为AI图像生成领域开辟了新的范式，展示了通过深入理解和模拟自然界设计模式来实现更智能AI系统的潜力。