arXiv · ML· Hugues Van Assel, Edward De Brouwer, Saeed Saremi, Gabriele Scalia, Aviv Regev·· 5 小时前AI 评分26
一步生成中的传输几何：在重建空间生成，在语义空间匹配
Generate in Reconstruction Space, Match in Semantic Space: Transport Geometry for One-Step Generation
AI 导读
研究提出在一步生成框架中，利用冻结的自监督学习（SSL）特征并通过Sinkhorn散度计算分布匹配，可在ImageNet上将FID降低39倍。 语义SSL特征通过抑制重建细节，使几何结构更紧凑，从而显著提升了分布匹配的稳定性与生成效果。 该方法已被NeurIPS 2026会议接收，相关代码已公开提供。
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