支持20+视觉任务，多项SOTA！可扩展多任务视觉基础模型LaVin-DiT：融合时空VAE与DiT

主要观点总结

本文介绍了一种可扩展且统一的计算机视觉基础模型——LaVin-DiT。该模型集成了空间-时间变分自编码器和扩散Transformer，能够高效处理高维视觉数据。通过上下文学习，LaVin-DiT能够在不进行微调的情况下适应广泛的任务，展现出显著的多功能性和适应性。文章详细描述了LaVin-DiT的架构、实验设置、实现细节、评估协议等。实验结果表明，LaVin-DiT在多个计算机视觉任务上取得了显著的提升，并且具有良好的可扩展性和性能。

关键观点总结

关键观点1: LaVin-DiT模型介绍

LaVin-DiT是一个可扩展且统一的计算机视觉基础模型，集成了空间-时间变分自编码器和扩散Transformer，能够高效处理高维视觉数据。

关键观点2: 模型性能

LaVin-DiT在多个计算机视觉任务上取得了显著的提升，包括前景分割、单物体检测、着色、深度估计、表面法线估计等。并且具有良好的可扩展性，随着模型规模的增加，性能持续提高。

关键观点3: 上下文学习

LaVin-DiT通过上下文学习，能够在不进行微调的情况下有效适应广泛的任务，展现出显著的多功能性和适应性。随着提供更多示例，模型性能会持续提升。

关键观点4: 模型架构和训练

LaVin-DiT包括空间-时间变分自编码器和扩散Transformer等组件。模型采用流匹配进行训练，通过反向积分生成新的表示，完成各种下游任务。

关键观点5:

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↑ 点击 蓝字  关注极市平台 作者丨AI生成未来 来源丨AI生成未来 编辑丨极市平台 极市导读   模型通过上下文学习机制实现跨任务泛化，无需微调，展现出卓越的多任务泛化性能和高效的推理速度。  >> 加入极市CV技术交流群，走在计算机视觉的最前沿 文章链接： https://arxiv.org/pdf/2411.11505 亮点直击 高效处理高维视觉数据  LaVin-DiT 引入空间-时间变分自编码器，降低计算需求，同时保留关键空间和时间特征，实现高效视觉数据建模。 创新的联合扩散Transformer  通过并行去噪生成视觉输出，提升处理效率，减少顺序依赖，并保留视觉任务所需的空间一致性。 强大的任务泛化能力  借助上下文学习机制，无需微调即可适应多种任务，展现卓越的多任务泛化性能。 显著性能与效率提升  在多项基准测试中优于现有模型，推理速度提升 1.7∼2.3 倍，同 ………………………………