近期发布的表征自编码器（RAE）技术为潜在扩散模型带来重大升级。该技术通过使用DINO、SigLIP或MAE等预训练编码器替代传统变分自编码器（VAE），结合学习型解码器构建高维潜在空间。实验表明，这种新型架构能显著提升图像生成质量，同时研究团队开发出适配扩散Transformer（DiT）的新方法，使其能够高效处理高维潜表示。这一突破性进展解决了传统VAE在细节保留方面的局限性，为多模态大模型在图像生成领域的应用开辟了新路径。技术实现中，RAE通过分离编码器预训练与解码器微调阶段，既保障了表征丰富性，又维持了生成效率，相关代码已开源供学术研究使用。