**高维潜变量可扩散性研究：RAE 微调后应改用 x₀ 预测**

_On the Diffusibility of High-Dimensional Latents_

> 论文指出，表征自编码器（RAE）让扩散模型在预训练视觉编码器的特征空间中运行，但现成编码器重细节能力不足；为其做图像重建微调虽能恢复细节，却会降低表征的有效维度、改变几何结构，进而影响生成。作者发现，在此类高维空间使用流匹配的标准速度预测，会迫使模型去拟合低维信号流形之外的正交噪声方向，优化效率低下；改用干净数据参数化（x₀ 预测）可把学习聚焦于信号流形。在多种强重建编码器上的实验表明，x₀ 预测能稳定提升文生图生成表现。

**来源信息**
- **来源**：HuggingFace Daily Papers（社区热门论文）
- **分类**：论文
- **发布时间**：2026-09-24 08:00（北京时间）
- **原文**：[打开原文](https://huggingface.co/papers/2609.28473)