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FlashAR是一项突破性技术，可在不重新训练、不改变原有预测目标的前提下，将预训练的自回归图像模型高效转化为高度并行的生成器，同时完整保留其强大的生成能力。该方法仅需使用原始训练数据的0.05%，即实现22.9倍的生成加速，显著降低计算开销与部署门槛。其核心优势在于轻量微调——无需大规模参数更新，即可达成性能与效率的双重跃升，为自回归图像生成在实时应用与资源受限场景中的落地提供了全新路径。

FlashAR 是一个轻量级的后训练加速框架，由研究团队提出，专为优化预训练自回归图像模型而设计。该框架无需从头训练，仅需原始训练数据的约0.05%，即可对模型进行高效改造，将其转化为高度并行的生成器，实现端到端加速，最高提速达22.9倍。FlashAR 在保持生成质量的同时显著降低计算开销，为自回归图像建模提供了实用、可扩展的加速新范式。