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AI 图像生成通常遵循「能力越强、代价越高」的铁律；与此同时，学界却在悄悄质疑另一个更根本的浪费：传统 VAE 对图像语义几乎一无所知，而 DINOv2、SigLIP 等视觉编码器早已从数亿张图片中习得了丰富的视觉常识。图像生成模型，真的需要从零开始「发明」对图像的理解吗？

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编辑｜Panda 在文生图模型的技术版图中，VAE 几乎已经成为共识。从 Stable Diffusion 到 FLUX，再到一系列扩散 Transformer，主流路线高度一致：先用 VAE 压缩视

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谢赛宁团队最新研究给出了答案——VAE的时代结束，RAE将接力前行。其中表征自编码器RAE（Representation Autoencoders）是一种用于扩散Transformer（DiT）训练的新型自动编码器，其核心设计是用预训练的表征编码器（如DINO、SigLIP、MAE 等）与训练后的轻量级解码器配对，从而替代传统扩散模型中依赖的VAE（变分自动编码器）。