谢赛宁团队发布第二代表征自编码器 RAEv2，训练效率大幅提升

刚刚，谢赛宁团队放出第二代表征自编码器

谢赛宁团队、Adobe Research 和澳大利亚国立大学放出了 RAEv2。在 ImageNet-256 上训练 80 轮后，生成质量指标 gFID 做到了 1.06。更关键的是效率：衡量收敛速度的 EPFID@2 从上一代需要的 177 轮训练直接压缩到 35 轮，计算量维持在 189 GFLOPs 没涨。不过正文因为微信环境验证拦截，具体用了什...

推荐理由：谢赛宁团队放出了第二代表征自编码器 RAEv2，核心卖点是训练快了很多——原来要 177 个 epoch 才能拿到的 EPFID@2 分数，现在 35 个 epoch 就搞定，ImageNet-256 上 80 epoch 的 gFID 压到 1.06。对做图像生成的团队来说，这意味着用更少的算力、更短的等待时间就能验证想法，成本上会友好不少。不过正文没披露模型参数量和实际推理延迟，这点先别太激动，等他们把推理侧的账算清楚再看。