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V-RAE：「看懂视频」的能力带入生成，重新思考视频模型的潜空间
近日，新加坡国立大学 Minghui Guo 与牛津大学 Shengqiong Wu、Hao Fei 在论文《V-RAE: Rethinking Video Latent Spaces for Generation》中提出视频表征自编码器 V-RAE。
刚刚，谢赛宁团队放出第二代表征自编码器
在文本生图方向，使用 SigLIP-2 作为编码器的 RAEv2，在文本生图基准上展现出与 ImageNet 实验一致的改进趋势，收敛速度显著快于基于 VAE 的对比方法。
无VAE扩散模型！ 清华&可灵团队「撞车」谢赛宁团队「RAE」
研究者还对 SVG 进行了零样本编辑实验，证明基于 SVG 空间的生成模型依然具备 VAE + Diffusion 模型所具备的可编辑性。
VAE时代终结?谢赛宁团队RAE登场，表征自编码器或成DiT训练新基石
机器之心报道机器之心编辑部存在 10 多年后，VAE（变分自编码器）时代终于要淘汰了吗？就在今天，纽约大学助理教授谢赛宁团队放出了新作 ——VAE 的替代解决方案 ——RAE（Representation Autoencoders，表征自编码器）。
Clawdbot首破10万星，火箭式登顶GitHub，硅谷现象级爆款太火了
Moltbot GitHub大爆，首次飙破10万星标。可以看到，爆火Moltbot的星标，几乎坐上了「火箭」直线飙升，成为全球增速最快的开源项目之一。
RAE终极形态？北大&阿里提出UniLIP: CLIP拓展到重建、生成和编辑
本文作者来自北京大学和阿里通义万相实验室。其中论文第一作者是汤昊，北京大学 2022 级博士生，发表多篇 NeurIPS, CVPR，ICCV 和 ECCV，目前主要关注统一的多模态理解和生成。