대조 적 으로 , 본 명세서 에서 설명 된 자기 회귀 모델 ( 102 ) 은 이미지 의 공동 분포 를 픽셀 그룹 요소 로 분해 ( factorizing ) 함 으로써 계산 비용 을 줄이 고 학습 ( 훈련 ) 및 추론 을 가속 화 한다 . 이 방법 은 , 픽셀 단위 요소 를 병합 하 는 방법 으로 볼 수 있 으므로 , 기존 자기 회귀 이미지 생성 모델 에 의존 하 는 일부 공간 종속 성 을 줄이 고 병렬 샘플링 을 허용 한다 . 결과 적 으로 , 출력 이미지 의 품질 을 거의 또는 전혀 저하 시키 지 않 으면서 출력 이미지 를 생성 하 는 데 필요 한 프로세싱 시간 을 크 게 줄일 수 있 다 . 예 를 들 어 , 자기 회귀 모델 ( 102 ) 은 종래 의 자기 회귀 모델 에서 와 같이 O ( N ) 대신 O ( log N ) 시간 에서 N - 픽셀 이미지 를 프로세싱 하 도록 허용 할 수 있 다 .