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LeCun、谢赛宁团队重磅论文:RAE能大规模文生图了,且比VAE更好

LeCun、谢赛宁团队重磅论文:RAE能大规模文生图了,且比VAE更好

LeCun、谢赛宁团队重磅论文:RAE能大规模文生图了,且比VAE更好

编辑|Panda 在文生图模型的技术版图中,VAE 几乎已经成为共识。从 Stable Diffusion 到 FLUX,再到一系列扩散 Transformer,主流路线高度一致:先用 VAE 压缩视

来自主题: AI技术研报
6419 点击    2026-01-24 10:52
谢赛宁新作:VAE退役,RAE当立

谢赛宁新作:VAE退役,RAE当立

谢赛宁新作:VAE退役,RAE当立

谢赛宁团队最新研究给出了答案——VAE的时代结束,RAE将接力前行。其中表征自编码器RAE(Representation Autoencoders)是一种用于扩散Transformer(DiT)训练的新型自动编码器,其核心设计是用预训练的表征编码器(如DINO、SigLIP、MAE 等)与训练后的轻量级解码器配对,从而替代传统扩散模型中依赖的VAE(变分自动编码器)。

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7845 点击    2025-10-14 16:34