这篇来自纽约大学谢赛宁团队的论文表明，即使只对生成像素感兴趣（例如，使用扩散Transformer生成漂亮的图片），包含特征预测损失也是值得的，以便解码器的内部表示可以基于预训练的视觉编码器（例如 DINOv2）进行特征预测。

扩散模型 (Diffusion Models): 这是一种最近非常热门的内容生成技术，它模拟的是信号从噪声中逐渐恢复的过程。扩散模型通过迭代地减少随机噪声来生成高质量的图像、文本和其他形式的数据。比如应用于图像生成领域中的 DDPM（离散扩散概率模型）及其变体就有很高的关注度。

IT之家 10 月 23 日消息，科技媒体 The Decoder 昨日（10 月 22 日）发布博文，报道称谷歌 DeepMind 团队携手麻省理工学院（MIT），推出了全新的“Fluid”模型，在规模达到 105 亿参数时候，能取得最佳的文生图效果。 目前在文生图领域，行业内的一个共识是自回归模型（Autoregressive Models）不如扩散模型（Diffusion Models）。

比如应用于图像生成领域中的 DDPM（离散扩散概率模型）及其变体就有很高的关注度。 自回归模型 (Autoregressive Models): 自回归模型预测序列中的下 ...

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