今年早些时候，风险投资公司 IVP 的合伙人汤姆・洛弗罗（Tom Loverro）宣布，疫情后的经济低迷已经结束，建议企业应优先考虑增长而非削减成本。然而，根据 Tribeca Venture Partners 的联合创始人布莱恩・赫希（Brian Hirsch）的说法，仍有数千家公司在以更高估值筹集下一轮融资或生存方面面临困境。图源备注:图片由AI生成，图片授权服务商Midjourney赫希表示，Tribeca Venture Partners 是一家成立13年的投资公司，其晚期投资策略与传统成长基金有所不同，专注于那些被迫以与上一轮融资相同或更低估值

研究人员最近开发了一种名为 REPA 的新技术，旨在加速 AI 图像生成模型的训练速度。REPA 代表 REPresentation Alignment，通过整合来自 DINOv2等模型的高质量视觉表示来提高训练速度和输出质量。传统的扩散模型通常会创建嘈杂的图像，然后逐渐将其细化为干净的图像。REPA 增加了一个步骤，将在此去噪过程中生成的表示与来自 DINOv2的表示进行比较。然后，它将扩散模型的隐藏状态投影到 DINOv2的表示上。研究人员表示，REPA 不仅提高了训练效率，还提高了生成的图像质量。使用各种扩散模型架构

扩散模型（Diffusion Model）作为AI绘画领域的"顶流"技术，一直以其卓越的生成效果备受瞩目。然而，其漫长的训练过程一直是制约其进一步发展的瓶颈。近日，一项名为REPA（REPresentation Alignment）的创新技术为解决这一问题带来了突破性进展，有望将扩散模型的训练效率提升17.5倍。扩散模型的核心原理是通过逐步向图像添加噪声，然后训练模型反向还原出清晰图像的过程。这种方法虽然效果显著，但训练过程耗时耗力，往往需要数百万步的迭代才能达到理想效果。研究人员发现，这一问题的