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将自监督表示调整为高效生成的潜在空间
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原文英文，约400词，阅读约需2分钟。
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内容提要
本文介绍了一种生成建模框架RepTok，该框架通过自监督视觉变换器获取单一连续潜在标记来表示图像。该方法在预训练的SSL编码器基础上微调语义标记嵌入，并与生成解码器联合训练。通过添加余弦相似度损失，保持潜在空间的平滑性。RepTok在ImageNet生成和文本到图像合成中表现出色，展示了微调SSL表示作为有效潜在空间的潜力。
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关键要点
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RepTok是一种生成建模框架，通过自监督视觉变换器获取单一连续潜在标记来表示图像。
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该框架在预训练的SSL编码器基础上微调语义标记嵌入，并与生成解码器联合训练。
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通过添加余弦相似度损失，保持潜在空间的平滑性，确保生成效果的质量。
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RepTok在ImageNet生成和文本到图像合成中表现出色，展示了微调SSL表示作为有效潜在空间的潜力。
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该方法显著减少了训练成本，并解决了2D潜在空间的空间冗余问题。
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延伸问答
RepTok框架的主要功能是什么？
RepTok框架通过自监督视觉变换器获取单一连续潜在标记来表示图像。
RepTok是如何提高生成效果的？
通过添加余弦相似度损失，保持潜在空间的平滑性，从而确保生成效果的质量。
RepTok在训练成本方面有什么优势？
RepTok显著减少了训练成本，并解决了2D潜在空间的空间冗余问题。
RepTok在图像生成任务中的表现如何？
RepTok在ImageNet生成和文本到图像合成中表现出色，展示了其有效性。
RepTok如何处理潜在空间的几何特性？
RepTok通过添加余弦相似度损失来保持原始SSL空间的几何特性。
RepTok的训练方法有什么特别之处？
RepTok在预训练的SSL编码器基础上微调语义标记嵌入，并与生成解码器联合训练。
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