CoVA：组合VAE表征加速生成式训练

Zhaowei Chen等作者发布论文提出CoVA框架，将VAE特征在线组合为flow-matching训练的分阶段引导。该框架仅增加8.5M训练用辅助参数（占SiT-XL/2的1.3%），且不带来推理开销。 在ImageNet 256×256上，CoVA将SiT-XL/2的FID从17.2降至7.4（降幅57%），训练步数为400K。在无分类器引导下，CoVA仅用400个epoch即达到FID 2.03，而原始SiT-XL/2需1400个epoch才达到2.06。以上为论文报告的结果。

AI 根据报道生成 · 54 分钟前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。