技術
研究 arXiv Computer Vision 2026-10-16 13:00
拡散モデルの表現整合を先に浄化
原題 Purify Before You Align: Improving Representation Alignment for Diffusion Models
表現整合は、拡散モデルの中間特徴を事前学習済み視覚エンコーダに合わせ、学習を速める手法。標準手法は事前学習表現をそのまま合わせるが、本研究は整合の前に表現を浄化(purify)して改善する。
論点
拡散モデルは外部エンコーダ頼みでよいのか
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賛成側の視点
既存の強い表現を借りるのが最短。学習コスト削減こそ実用の正義だ。反対側の視点
他人の表現に依存した生成は本質的に自立していない。借り物の限界が来る。
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