天下苦VAE久矣：阿里高德提出像素空间生成模型训练范式, 彻底告别VAE依赖（

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近年来，基于扩散模型的图像生成技术发展迅猛，催生了Stable Diffusion、Midjourney等一系列强大的文生图应用然而，当前主流的训练范式普遍依赖一个核心组件——变分自编码器（VAE），这也带来了长久以来困扰研究者们的几个问题：。

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训练复杂性：VAE旨在将高维图像压缩至低维隐空间，并能从中重建图像但其训练过程需要在压缩率和重建质量之间取得精妙平衡，本身就极具挑战高昂的微调成本：当需要在新的领域（域外数据集）上微调生成模型时，如果预训练的VAE在该领域表现不佳，则必须连同生成模型一起微调，这无疑会显著增加训练成本和开发周期。

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为了从根本上解决VAE带来的诸多限制，EPG中提出通过自监督预训练（SSL Pre-training）与端到端微调（End-to-End Fine-tuning）相结合的方式，彻底去除了生成模型对VAE的依赖。

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其核心优势在于：训练效率与生成效果双重突破：在ImageNet-256和512数据集上，EPG在训练效率远超基于VAE的主流模型DiT/SiT的同时，仅仅通过75次模型前向计算就取得了更优的生成质量，FID分别达到了2.04和2.35。

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首次实现像素空间的一致性模型训练：在不依赖VAE及预训练的扩散模型权重的前提下，EPG首次成功在像素空间中端到端地训练了一致性模型（Consistency Model），在ImageNet-256上仅需单步即可取得8.82的FID。

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△在8xH200上测得的训练开销*: 基于官方代码预估训练方法：“像训练图像分类器一样训练生成模型”EPG的核心思想借鉴了计算机视觉领域经典的“预训练-微调”范式，将复杂的生成任务解耦为两个更易于处理的阶段。

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第一阶段：自监督预训练