FARMER поєднує в собі обернений авторегресійний потік, який може відображати зображення в латентний простір і з нього без втрати інформації, з авторегресійним трансформатором, який моделює розподіл кожного латентного токена за допомогою гаусових сумішей, надаючи точні правдоподібності в одноступеневому генераторі на рівні пікселів. Він впроваджує три ключові нововведення: - Поділ каналів із самонаглядом розділяє латентні ознаки на інформативні (ZI) та надлишкові (ZR) групи, ефективно моделюючи структуру та деталі. - Навігація без класифікатора (CFG) на основі дискретизації покращує якість зображення та забезпечує контрольовану дискретизацію. - Одноступенева дистиляція AF прискорює генерацію, замінюючи повільний послідовний розворот одним швидким зворотним кроком. На ImageNet-256 (умовний клас, 50k зразків) модель 1.9B patch-8 досягає FID 3.60 / IS 269.21 / Prec 0.81 / Rec 0.51. Після +60 епох висновок стає на 22× швидшим для реверсивного автофокусування (0,1689 с → 0,0076 с на зображення) і приблизно на 4× швидшим загалом (0,2189 с → 0,0567 с на зображення). Він перевершує JetFormer 2.8B (FID 6.64) і TARFlow p8 (4.69), а також конкурує зі STARFlow p8. Варіант з тонким налаштуванням декодера STARFlow (FID 2.40) залишається сильнішим, але використовує багатоступеневу установку.