何恺明团队提出的分形生成模型（Fractal Generative Models） 引发了广泛关注，其核心思想是通过递归调用生成模型模块构建自相似结构，类似数学中的分形概念（如雪花结构），从而高效生成高分辨率数据（如图像）。
Fractal Generative Models即分形生成模型，是一种新型的生成模型，以下是相关介绍：
定义与原理
- 核心概念：将生成模型本身抽象为一个模块，通过在其内部递归调用同类生成模型来构建，产生具有自相似性的分形架构，类似于数学中的分形概念。
- 灵感来源：源于生物神经网络和自然数据中观察到的分形特性，比如生物神经网络的组织形式以及自然图像等数据在不同尺度下呈现的自相似模式。
核心公式及推导
假设每个自回归模型中的序列长度是一个可管理的常数
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