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新智元报道

编辑：倾倾

【新智元导读】学霸的假话被揭穿！一篇来自Adobe Research的论文发明 ，高语义明确并不会提升天生质量 ，反而可能破损空间结构 。用iREPA简朴修改 ，削弱全局滋扰 ，天生质量连忙飙升 。

我们经；嵋苫螅何裁词泳跄Ｗ釉礁呒 ，天生效果反而越差？

最近 ，Adobe Research发了一篇论文 ，专门诠释了这个看起来有点变态、但重复泛起的征象 。

论文地点：https://arxiv.org/pdf/2512.10794

按直觉 ，模子要先知道「这是什么」 ，才华把它画出来 。

ImageNet上的分类准确率越高 ，说明模子的语义明确越强 ，天生的内容越稳固、越靠谱 。

但这篇论文给出的效果 ，完全相反：

一些在识别使命中体现平平、甚至看起来「很不智慧」的视觉编码器 ，反而能天生出结构更清晰、质量更高的图像 。

全局语义能力越强 ，天生反而越容易出问题 。

很可能我们从一最先 ，就误会了天生模子真正善于的是什么 。

为什么视觉模子越「智慧」 ，天生的反而越差？

先看一个已经被重复验证的事实：一个模子在ImageNet上的线性探测准确率越高 ，并不料味着它更适适用来做天生 。

最直观的例子是SAM2 。这是一个在识别使命里不出彩的模子 ，验证准确率只有24.1% ，远低于主流视觉大模子 。

但当这些编码器被用于REPA时 ，SAM2的天生质量反而优于一批准确率横跨约60%的模子 。

SAM2的ImageNet验证准确率仅为24.1% ，但在REPA框架下的天生gFID显着优于多种准确率凌驾70%的视觉编码器 。

这还不是某一个模子的无意体现 。

论文进一步较量了统一编码器家族中差别规模的模子 ，效果发明：模子越大、分类准确率越高 ，天生质量反而可能相似或更差 。

随着模子规模和分类准确率提升 ，天生gFID反而整体变差 ，批注这一征象并非由个体模子导致 。

显然 ，「高语义能力=好天生」这条默认路径 ，在大宗实验中并不建设 。

更要害的是 ，这种征象并不是噪声 。

在跨模子、跨设置的系统性剖析中 ，全局语义指标与天生质量之间的相关性始终很是弱 。

分类能力与天生质量险些无关 ，空间结构却高度相关 。左：线性探测准确率与天生 gFID 的相关性极弱（Pearson r=-0.26） 。中：空间结构指标（LDS）与天生质量泛起出显著强相关（Pearson r=-0.85） 。右：基于空间结构刷新的iREPA ，在多种编码器上稳固优于REPA 。

论文进一步对多种视觉编码器做了相关性剖析 ，效果很是明确：

线性探测准确率与天生质量之间险些不保存相关性 。

相比之下 ，反应patch空间结构的指标 ，与天生质量泛起出极强的正相关关系 。

若是不是「明确多」 ，那天生模子究竟依赖的是什么？

重复确认会压扁空间结构

在明确了「高语义≠好天生」之后 ，真正的问题酿成了：

为什么模子越是重复确认 ，天生反而越容易出问题？

要害就是 ，全局语义会在天生历程中压扁空间结构 。

在天生使命中 ，模子并不是一次性输出图像 ，而是在训练和采样历程中 ，一直对局部patch之间的关系做判断 。

论文将这种能力归纳综合为「空间结构」：即相邻patch之间应坚持更高相似性 ，而远处patch不应被全局语义过早拉近 。

但当模子太过追谴责局语义一致性 ，好比通过CLS token ，或对所有patch做全局平均来强化「这是什么」 ，这些局部差别就会被系统性地削弱 。

这种做法会导致一个直接效果：远景物体的patch ，与本应无关的配景patch之间 ，泛起异常高的相似性 。

空间比照度下降 ，界线变得模糊 ，天生效果因此糊成一片 。

PE-G和WebSSL-1B在ImageNet上具有更高的分类准确率 ，但它们的空间自相似性显示 ，远景与配景被太过拉近 ，界线模糊 。相比之下 ，空间结构更清晰的SpatialPE-B ，天生质量显著更好 。

研究员向模子中逐步加入全局语义信息 ，视察分类能力和天生质量的转变 。

效果如下图所示：

增强全局语义信息会损害天生质量

随着全局信息权重α从0增添到0.5 ，模子的线性探测准确率一连上升 。

但天生质量却显著下降 ，FID显着恶化 。

也就是说 ，「更懂这是什么」确着实爆发；但与此同时 ，模子也失去天生所依赖的空间结构 。

这并不是优化不充分的副作用 ，而是由于全局语义在天生阶段饰演了一个「过强约束」的角色 。

它让模子更快告竣结论 ，却也更早放弃了对局部结构的细腻描绘 。

既然语义会滋扰天生 ，iREPA选择退后一步

若是说前面的实验回覆了「问题出在哪」 ，那 iREPA 回覆的就是另一个问题：

既然全局语义会滋扰天生 ，那该怎么对齐体现 ，才不会把结构压扁？

iREPA给出了谜底 。它对原本的REPA训练流程做了两处很是简朴的修改 ，总共不到四行代码 。

第一处 ，是投影方法的改变 。

在标准REPA中 ，patch表征通；峋蒑LP投影层举行对齐 。

但论文指出 ，MLP在这一历程中容易混淆差别位置的信息 ，无意中削弱了空间比照度 。

因此 ，iREPA用一个3×3的卷积层（padding=1）替换了MLP投影 。

卷积的归纳偏置能保存局部邻域关系：相邻patch的相互影响被保存 ，远处区域则不会被过早混在一起 。

第二处修改 ，直接针对全局语义 。

iREPA在对齐历程中引入了一个空间归一化层 ，移除了patch特征中的全局均值分量 ，让模子专注于局部之间的差别与界线 。

iREPA怎样通过两处修改 ，恢复天生所需的空间结构 。 (a) 使用卷积投影替换MLP ，可更好地保存局部空间关系 。 (b) 空间归一化层通过移除全局分量 ，提高patch之间的空间比照度 。 (c) 经由这两步修改后 ，iREPA天生的diffusion特征泛起出更清晰的空间结构 。

正是这两点改动 ，让iREPA在机制上与前一节的问题形成了严酷对应：

全局语义太强会抹平结构 ，那就在对齐阶段削弱全局分量、强化空间关系 。

效果也在意料之中 。

无论是在ImageNet规模的天生使命 ，照旧更高区分率的设置 ，亦或是文本到图像的多模态天生使命中 ，iREPA都体现出更快的收敛速率和更好的最终天生质量 。

更主要的是 ，这种提升并不依赖于某一个特定编码器 。

在差别模子规模、差别视觉主干网络、差别训练设置下 ，iREPA都能稳固刷新 。

这不但是一个技巧 ，而是顺着天生使命自己对结构的需求 ，把体现对齐这件事做得更榨取、更细腻 。

许多时间 ，我们讨论天生模子时 ，会下意识沿用一个标准 。

但这篇论文提醒了我们 ，天生并不是明确的自然下游 。

对天生来说 ，最主要的并不是「这是什么」 ，而是「哪些地方该靠近 ，哪些地方该脱离」 。

当我们一味强化全局语义 ，重复鞭策模子给出谜底 ，着实是在替它提前下结论 。

iREPA并没有试图让模子变得更智慧 。它做的更像是退后一步 ，把空间还给空间 ，把结构还给结构 。

效果不是明确能力的奔腾 ，而是天生质量的回归 。

参考资料：

https://x.com/1jaskiratsingh/status/2000701128431034736?s=20

https://end2end-diffusion.github.io/irepa/

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