在人工智能领域，生成模型（generative models）一直是研究的热点。近年来，扩散模型（diffusion models）因其在生成高质量图像和音频方面的卓越表现，备受关注。然而，尽管扩散模型在生成任务上取得了显著的成果，但其在表征学习（representation learning）方面的能力却相对较弱，这在一定程度上限制了其在更广泛领域的应用。
最近，谢赛宁团队在表征学习与扩散模型的结合上取得了突破性进展。他们提出了一种名为REPresentation Alignment（REPA）的简单而有效的正则化方法，通过将扩散模型中的噪声输入隐藏状态与外部预训练视觉编码器获得的干净图像表征进行对齐，显著提高了扩散模型的训练效率和生成质量。
表征学习是机器学习中的一个重要概念，它指的是从原始数据中提取有用的特征或表示，以便于后续的分类、回归或生成任务。在扩散模型中，表征学习的质量直接影响到模型的生成能力和泛化性能。然而，由于扩散模型的训练过程主要关注于去噪（denoising），而不是显式地学习表征，导致其在表征学习方面的表现相对较弱。
谢赛宁团队的研究表明，通过引入外部高质量的视觉表征，可以有效地弥补扩散模型在表征学习方面的不足。他们提出的REPA方法，通过在扩散模型的训练过程中，将噪声输入隐藏状态的投影与外部预训练视觉编码器获得的干净图像表征进行对齐，使得模型能够更好地学习到有用的表征。
REPA方法的核心思想是，通过在扩散模型的训练过程中引入一个额外的正则化项，来约束模型的表征学习过程。具体来说，REPA方法包括以下几个步骤：
- 获取外部视觉表征：首先，使用一个预训练的视觉编码器（如VGG、ResNet等），从干净的图像中提取高质量的视觉表征。
- 计算噪声输入隐藏状态的投影：在扩散模型的训练过程中，对于每个噪声输入，计算其在模型中的隐藏状态，并进行投影操作。
- 对齐投影与外部视觉表征：将噪声输入隐藏状态的投影与外部视觉表征进行对齐，通过最小化两者之间的差异，来约束模型的表征学习过程。
- 联合优化：将REPA正则化项与扩散模型的原始损失函数进行联合优化，以实现对模型表征学习和生成能力的共同提升。
谢赛宁团队在多个流行的扩散模型和基于流的变换器（如DiTs和SiTs）上进行了实验，结果表明REPA方法能够显著提高模型的训练效率和生成质量。
在训练效率方面，REPA方法能够将SiT模型的训练速度提高超过17.5倍。例如，使用REPA方法，可以在不到400K步的训练时间内，达到与未使用REPA方法的SiT-XL模型在7M步训练时间内相同的性能水平（不使用无分类器指导）。
在生成质量方面，REPA方法在使用无分类器指导的情况下，能够达到当前最先进的FID=1.42的生成质量。这表明REPA方法不仅能够提高模型的训练效率，还能够显著提升模型的生成能力。
REPA方法的提出，为扩散模型的表征学习提供了一种新的思路和方法。其简单而有效的正则化策略，不仅能够提高模型的训练效率，还能够显著提升模型的生成质量。这对于推动扩散模型在更广泛领域的应用具有重要意义。
然而，REPA方法也存在一些潜在的问题和挑战。首先，引入外部视觉表征可能会增加模型的计算复杂度和存储需求，这对于大规模模型的训练和部署可能是一个限制因素。其次，REPA方法的效果可能依赖于外部视觉编码器的质量和与扩散模型的匹配程度，这需要在实际应用中进行仔细的选择和调整。
此外，REPA方法主要关注于图像生成任务，对于其他类型的生成任务（如音频、视频等）的适用性还有待进一步研究。同时，REPA方法在处理复杂场景和多模态数据时的表现也需要进一步验证。
