【今日arXiv无更新】何恺明团队新作Dispersive Loss：给扩散模型加正则化

主要观点总结

本文介绍了Dispersive Loss，这是一种即插即用的正则化技术，用于增强扩散模型的性能。Dispersive Loss鼓励内部表征在隐藏空间中发散，无需额外的预训练、模型参数或数据。实验结果表明，Dispersive Loss在各种模型和数据集上均优于基准模型。

关键观点总结

关键观点1: 研究背景

扩散模型作为一种生成式模型，可以建模复杂的数据分布。然而，扩散模型的发展与表征学习的进展脱节。自监督学习在学习通用表征方面取得了很大进展，但其在生成式建模中的有效性仍是一个未充分探索的问题。

关键观点2: Dispersive Loss的介绍

Dispersive Loss是一种灵活、即插即用的正则化项，将自监督学习引入基于扩散的生成式模型中。它鼓励内部表征在隐藏空间中发散，与Contrastive Learning中的“排斥”效果相似。

关键观点3: 实验设置和结果

实验结果表明，Dispersive Loss在各种模型和数据集上均优于基准模型。它可以在不使用额外的预训练、模型参数或数据的情况下，提高生成式模型的性能。

关键观点4: 与其他方法的比较

与REPA方法相比，Dispersive Loss无需预训练、额外的模型参数或外部数据。它提供了一种更简单、更有效的方法来利用表征学习在生成式建模中的优势。

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