VAE与RAE/SVG之争:图像生成潜空间该选谁?全网观点大碰撞

源自40位全网作者

01-03 18:00

内容由AI生成

精选参考来源

1. 【论文解读】如何使用VAE与扩散模型联合训练,大幅提升图像生成质量和速度

2. VAE重建不好,扩散模型再强也没用?—— 但重建“太好”,可能更糟

3. 扩散模型解读 (三十四)

4. 告别SD-VAE!RAE携三大技术,重构扩散模型潜空间

5. 谢赛宁新作

6. 告别VAE依赖

7. 重塑基石

8. VAE再被补刀,清华快手SVG扩散模型亮相,训练提效6200%,生成提速3500%

9. 告别VAE!SVG框架让扩散模型训练快10倍,还能通杀生成与感知任务!

10. 告别VAE压缩损耗,南京大学用DiP让扩散模型回归像素空间,实现10倍加速与SOTA级画质

11. 告别 VAE!解密 RAE 如何革新 Diffusion Transformer,登顶图像生成王座

12. 清华&快手团队提出SVG

13. 南大DiP破VAE压缩损耗,扩散模型10倍速+顶级画质!

14. 甩掉VAE包袱!清华SVG模型,推理5步质量仍优

15. VAE的KL散度正则会不会限制高频细节保真?

16. 纽大谢赛宁团队重磅论文RAE

17. 不再修补VAE,谢赛宁团队用RAE实现从8%到84%的飞跃,宣告VAE时代结束

18. 谢赛宁DiT训练新范式

19. 北大、南大&华为提出DeCo

20. PixelDiT

21. 谢赛宁团队:表征自编码器(RAE)为 DiT 重塑潜空间

22. 62×训练速率、35×推理加速!清华+快手SVG 去-VAE 颠覆扩散模型

23. 何恺明老师的合作者-谢赛宁团队提出基于表示自编码器的扩散预训练模型!

24. 无VAE扩散模型! 清华&可灵团队「撞车」谢赛宁团队「RAE」

25. “撞车”谢赛宁团队新作RAE?清华&可灵团队提出SVG:无VAE扩散模型

26. arXiv1013:VAE到RAE,隐空间扩散的新革命

27. NYU新作告别VAE,Diffusion模型迎来新心脏

28. 清华×快手:去掉VAE的潜变量扩散模型SVG

29. arXiv1020:去掉VAE的隐空间扩散

30. 无VAE扩散模型! 清华&可灵团队「撞车」谢赛宁团队「RAE」

31. 读论文-多模态3:Stable Diffusion [CVPR 2022]

32. RAE vs. SVG 详细对比

33. AI生图升级!清华快手甩王炸,新模型生图快35倍,还能当全能选手

34. 无VAE扩散模型

35. 变分自编码器:从原理到概率生成的核心引擎

36. RAE+VAE? 预训练表征助力扩散模型Tokenizer,加速像素压缩到语义提取

37. VAE太扁,RAE才够立体——扩散模型的新脑洞

38. 一起来学大模型知识-VAE

39. 特征去耦与重建的可调平衡:Denoising Multi-β VAE: Representation Learning for Disentanglement and Generation

40. 🚀像素扩散模型居然实现效率与质量双提升

0
扫一下,分享更方便,购买更轻松
0评论

当前文章无评论,是时候发表评论了
提示信息

取消
确认
评论举报

最新文章 热门文章