普通的自回归生成函数在进行图像生成时推理速度缓慢的原因主要包括以下几点：
- 顺序性：自回归模型在生成图像时，每个像素的生成都依赖于之前所有像素的输出，这种顺序性导致无法进行并行化处理，从而限制了生成速度。
- 计算冗余：在自回归模型中，每次生成新的像素时，都需要重新计算整个图像序列的隐藏状态，这导致了大量的重复计算，增加了计算负担。
- 内存限制：自回归模型通常需要将完整的模型参数加载到内存中，随着模型规模的增大，内存带宽成为推理速度的瓶颈。
- 硬件利用不足：自回归模型在生成每个新像素时，并没有充分利用现代硬件的并行计算能力，因为每次只生成一个像素，而硬件的算力没有得到充分利用。
- 注意力机制的复杂性：自回归模型中的注意力机制通常是二次计算复杂度的，随着序列长度的增加，计算量呈平方级增长，这在长序列生成时尤其影响效率。
为了提高自回归模型的推理速度，可以采取以下优化措施：
- 使用增量推理：通过状态复用避免重复计算，保存之前计算的隐藏状态供后续使用，减少计算量。
- 改进硬件利用：更好地利用GPU等硬件的并行计算能力，通过批处理和向量化操作提高计算效率。
- 模型权重量化：将模型权重从32位浮点数（fp32）量化到16位浮点数（fp16）或更低，减少内存占用和提高内存访问速度。
- 使用KV-Cache：在Transformer模型中，通过缓存Key和Value来避免重复计算，提高推理效率。
- 模型简化：通过减少模型的复杂度，比如减少层数或参数量，来提高推理速度。
这些优化措施可以帮助提高自回归模型在图像生成任务中的推理速度，但同时也需要考虑到模型性能和生成质量的平衡。
