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One Layer Is Enough: Adapting Pretrained Visual Encoders for Image Generation
视觉生成模型（例如扩散模型）通常在压缩的潜在空间中运行，以平衡训练效率和样本质量。与此同时，人们对利用高质量的预训练视觉表示越来越感兴趣——无论是在 VAE 内对齐它们还是直接在生成模型内对齐它们。然而，由于面向理解的特征和生成友好的潜在空间之间的根本不匹配，适应这种表示仍然具有挑战性。表示编码器受益于高维潜伏，捕捉不同的假设......
