Web Reference: Jan 26, 2024 · 在这里插入图片描述 为了让大家更好地理解扩散模型的工作原理，何恺明还特意拿自己的视觉自监督学习代表作MAE来做了对比。这么一比较，扩散模型的内部机制一下子就清晰多了。而且，何大神还发现，在扩散模型中，去噪过程的重要性竟然超过了扩散过程！这可是个意想不到的发现哦。 这次 ... 到现在我们已经基本接近尾声了，最后要处理的和DAE不太一样的，就是DAE的encoder-decoder结构输入是一张图，而我们的输入实际上是一个latent vector（参考图2）。 那么，我们如果将这个输入变为图像，再输入给encoder，会怎么样呢？ 这就是作者最后做的消融实验。 latent-DAE 是何恺明教授团队在自监督学习领域的重要研究成果。 该方法具有较强的理论基础和实践价值，有望在未来得到广泛应用。 以下是一些对该论文的评价： "latent-DAE 是自监督学习领域的一个重要突破。 " - 微软研究院研究员 "latent-DAE 具有很大的应用潜力。
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Last Updated: April 5, 2026
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