李飞飞、吴佳俊团队新作：FlowMo如何以零卷积、零对抗损失实现ImageNet重构新巅峰
自VQGAN和潜在扩散模型等流行的视觉生成框架出现以来，最先进的图像生成系统一般都是两阶段系统，首先将视觉数据标记化或压缩到低维潜在空间，然后再学习生成模型。标记化训练通常采用标准方法，即根据MSE、实际损失和对抗损失的组合对图像进行压缩和重建。扩散自动编码器
flowmo
FlowMo: 模式搜索+扩散模型提升图像Token化性能
自VQGAN和Latent Diffusion Models等视觉生成框架问世以来，先进的图像生成系统通常采用两阶段架构：首先将视觉数据Token化或压缩至低维潜在空间，随后学习生成模型。传统Token化器训练遵循标准范式，通过MSE、感知损失和对抗性损失的组