扩散模型训练方法一直错了！谢赛宁：Representation matters

主要观点总结

纽约大学研究者谢赛宁提出了REPA技术，即表征对齐技术，以提高扩散模型的训练效率和效果。该技术利用预训练的自监督视觉表征进行训练，能够让训练扩散Transformer变得更简单。

关键观点总结

关键观点1: REPA技术的提出背景和重要性

纽约大学著名研究者谢赛宁发现，即使对生成模型而言，表征依然有用。他们提出的REPA技术，即表征对齐技术，能使训练扩散模型变得比想象中更简单。

关键观点2: REPA技术的核心思想

REPA技术是一种基于扩散Transformer架构的正则化方法，使用预训练的自监督视觉表征进行训练，将预训练的自监督视觉表征蒸馏到扩散Transformer模型中，以提高模型的性能。

关键观点3: REPA技术的效果

REPA技术能大幅提高模型训练的效率和效果。相比于原生模型，REPA能将收敛速度提升17.5倍以上。在生成质量方面，使用REPA的新方法取得了当前最佳结果。

关键观点4: REPA技术的实现方式

REPA技术通过将模型隐藏状态的patch-wise投影与预训练自监督视觉表征对齐来实现。具体来说，该技术使用干净的图像表征作为目标，并通过最大化预训练表征和隐藏状态之间的patch-wise相似性来实现对齐。

关键观点5: REPA技术的可扩展性和应用前景

REPA技术在各个方面都展现出强大的可扩展性，与更好的视觉表征相结合可以改善生成和线性探测结果。此外，REPA还提供了显著的速度提升，并在大型模型中表现更出色。

免责声明