长期以来一直存在一种信念，即生成可以促进对视觉数据的真正理解。为了符合这一观点，本文重新审视了在最近对去噪扩散模型产生了兴趣的情况下，针对生成式预训练视觉表示的方法。虽然直接使用扩散模型进行预训练并不能产生强大的表示，但本文将扩散模型作为掩蔽输入的条件，并将扩散模型形式化为掩蔽自编码器（DiffMAE）。本文的方法能够(i) 作为下游识别任务的强大初始化，(ii) 进行高质量的图像修复，(iii) 轻松扩展到视频并产生最先进的分类准确性。本文进一步对设计选择的优缺点进行了全面研究，并在扩散模型和掩蔽自编码器之间建立了联系。
总结：
本文中提出了一种新的方法，将扩散模型作为掩蔽自编码器（DiffMAE），以实现对视觉数据的生成式预训练表示。通过对掩蔽输入的条件，该方法能够产生强大的表示，不仅能作为下游识别任务的强大初始化，还能进行高质量的图像修复，并轻松扩展到视频，并产生最先进的分类准确性。本文进一步对设计选择的优缺点进行了全面研究，并在扩散模型和掩蔽自编码器之间建立了联系。
标题：Diffusion Models as Masked Autoencoders
作者：
平台：https://weichen582.github.io/diffmae.html
正文完
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