shallowdream204/bitdance

BitDance: Scaling Autoregressive Generative Models with Binary Tokens [3/3] Завершаем разбор статьи BitDance об авторегрессионной генерации изображений. В первом посте мы обсудили бинарный VQ-VAE с качеством реконструкций, сопоставимым с непрерывными VAE. Во втором — замену линейной классификационной головы авторегрессионного бэкбона на диффузию, что одновременно снижает рост числа параметров и улучшает качество генерации. Сегодня поговорим об экспериментах. Авторы исследовали, на что влияет размер кодбука бинарного автоэнкодера — подтвердили его корреляцию с качеством реконструкций и проверили взаимосвязь с качеством генеративной модели. Результат оказался неоднозначным: рост словаря улучшает генерацию только при одновременном увеличении размера трансформера. При этом для крупных моделей выигрыш по FID/IS минимален. Для text-to-image в качестве базовой авторегрессионной модели авторы выбрали Qwen3-14B. Её дообучили на генерацию изображений с помощью 32-канального бинарного токенизатора с 16-кратным пространственным сжатием и генерацией патчами 4×4 токенов. Обучение включает привычные стадии: претрейн, CT на высоких разрешениях, SFT и дистилляцию. Интересен размер претрейн-датасета — всего 256 млн изображений, что значительно меньше индустриальных стандартов на миллиарды семплов. Зато на файнтюне объём данных резко возрастает за счёт синтетических изображений, сгенерированных SoTA-моделями. Авторы делают ставку на качество данных и отдельно подчёркивают пользу mixed-resolution обучения уже на этапе претрейна. Под дистилляцией в BitDance понимается переобучение SFT-модели на параллельную генерацию блоков 8×8 токенов, что ускоряет инференс без заметной потери качества. На t2i-бенчмарках BitDance занимает лидирующие позиции среди AR-моделей и конкурирует с лучшими диффузионками. Любопытно, что для достижения такого качества потребовалось заметно меньше данных, хотя по сути за SFT происходит дистилляция SeedDream и Z-Image. В финале статьи авторы проводят три аб