[논문리뷰] HiRAE: Hierarchical Representation Autoencoding with Residual Budgets본 논문은 사전 학습된 vision encoder의 풍부한 정보를 활용하면서도, 재구성과 생성 간의 성능 균형을 최적화하는 통합 프레임워크를 제안합니다. 기존 연구들은 최상위 계층의 추상적 의미 정보에만 의존하여 세밀한 세부 묘사가 부족하거나, 특정 계층을 수동으로 선택해야 하는 한계를 가지고 있습니다.#Review#Representation Autoencoder#Hierarchical Fusion#Residual Regularization#Image Generation#Latent Diffusion#DINOv3#Tokenizer2026년 9월 29일댓글 수 로딩 중