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　　VAE：将图像编码为 low level 像素特征，以获得更好的重建质量。但 VAE 编码器在处理更高分辨率输入时，会生成更长的向量序列，从而增加训练过程中的计算负担。CLIP + Diffusion：先将图像映射到 high level 语义特征，再通过扩散模型重建真实图像。在实际操作过程中，会先用 CLIP 得到图像特征，然后基于 CLIP feature 训练一个扩散模型来重建图像。该方法好处是无论输入图像分辨率如何，每张图像都可编码为固定长度的连续向量 （比如长度为 64 的向量），这种编码方式能有较好的图像压缩率；但需要额外训练来使扩散模型适配不同的 CLIP 编码器。

　　CLIP + MSE：最小化预测表征与 CLIP 真实表征之间的 MSE， 比如 Emu2、SeedX。在生成图片的时候，自回归模型生成视觉特征，基于这个视觉特征，使用一个扩散模型来解码图片。CLIP + Flow Matching：以自回归模型预测的视觉特征为条件，使用流匹配损失来训练 Diffusion Transformer，以预测真实的 CLIP 表征。在生成图片的时候，自回归模型生成视觉特征，基于这个视觉特征，Diffusion Transformer 生成一个 CLIP feature，然后再基于这个 CLIP feature，使用一个轻量的扩散模型来解码图片。整个过程涉及两次扩散过程，第一次生成 CLIP feature，第二次生成真实图片。VAE + Flow Matching：以自回归模型预测的视觉特征为条件，使用流匹配损失来训练 Diffusion Transformer，以预测真实的 VAE 表征。在生成图片的时候，自回归模型生成视觉特征，基于这个视觉特征，Diffusion Transformer 生成一个 VAE feature， 由 VAE 解码器来生成真实图片。

　　研究者发现将图像生成集成到统一模型时，自回归模型对语义级特征（CLIP）的学习比对像素级特征（VAE）的学习更为高效。同时，将流匹配 (Flow Matching)作为训练目标能够更好地捕捉图像分布，从而带来更丰富的样本多样性和更出色的视觉质量。同时有两个阶段的扩散过程，相对于传统的一个阶段的扩散模型，将图像生成分解成了两个阶段，第一阶段自回归模型和 diffusion transformer 只负责生成语义特征，第二阶段再由一个轻量的扩散模型来补全 low-level 特征，从而大幅减轻训练压力。

　　同学们，今天，你们光荣的跨入了中国共青团的大门，你们是其他同学的楷模，你们有义务遵守团的章程，遵守《中小学生守则》和《中学生日常行为规范》，遵守学校的校规校纪。团旗下的宣誓绝不能只挂在嘴上，而应该把它做为指导自己思想、规范自身行为的座右铭，真正做一个有素养的中学生，做一个有益于社会的好公民，做一个真正的共青团员!我很喜欢诺贝尔临终时对他的助手说的那句话，在此，我愿意把它读出来送给大家：“年轻人，你的出路就是奋斗，你的义务就是创造，你的职责就是贡献，你的名字就是要问心无愧!