清华联手快手可灵，撞车谢赛宁团队RAE，用SVG再证明VAE已过时

主要观点总结

文章聚焦于AIGC领域的专业社区关注微软等大语言模型的发展和市场研究。介绍了AI图像生成领域告别沿用已久的VAE技术的情况，具体说明了VAE技术的混乱潜空间和其低效率的问题。然后阐述了SVG（自监督视觉生成）新方案的出现和其核心思路。这个新方案采用自监督视觉模型替换掉VAE的方法解决现有问题并展示了相关实验和结果。

关键观点总结

关键观点1: 聚焦AIGC领域的专业社区和微软等大语言模型的发展和市场研究。

文章主要关注当前先进的AI生成内容领域的发展动态，特别是大语言模型的应用和发展趋势。

关键观点2: 告别VAE技术的混乱潜空间和低效率问题。

由于传统图像生成模型如VAE存在的混乱潜空间问题，导致模型训练和推理效率低下。

关键观点3: 介绍SVG（自监督视觉生成）方案。

为了解决这些问题，提出了采用自监督视觉模型构建特征空间的SVG方案，该方案利用自监督学习提取具有强大语义判别能力的视觉特征，并通过重建损失进行训练。

关键观点4: SVG方案的实验和结果展示。

在多个数据集上的实验证明了SVG方案在生成质量、训练与推理效率以及多任务通用性方面的优越性。