谢赛宁认为传统的扩散模型训练方法存在误区,强调表征的重要性;介绍了REPA(表征对齐技术),简化并提高扩散Transformer的训练效率;Yann LeCun支持这项研究,表明结合自监督学习和表征对齐能显著提高模型性能。
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