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arXiv 2610.26216 · cs.CV · 2026-10-19

RoAR-VAE: Improving Latent Diffusability through Robust Prediction

Yang Yue, Fangyun Wei, Yitong Wang, Jinjing Zhao, Henry Zheng, Dong Chen, Gao Huang

Tsinghua-LeapLab

在最新榜 #286 本站收录于 2026-10-22

一句话要点

RoAR-VAE 提出“稳健预测”原则:让被破坏的潜变量仍能恢复语义和图像,从而让潜空间更容易被扩散模型学习。

RoAR-VAE trains tokenizers so semantics and pixels remain recoverable from corrupted latents, making latents easier for diffusion models to learn.

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–引用(Semantic Scholar)
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数据说明

元数据来自 arXiv API(已核实);点赞来自 Hugging Face 每日论文;引用来自 Semantic Scholar。最近刷新 2026-10-22。

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数据更新于:最新 AI 论文(北京时间)