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DA-VAE: Plug-in Latent Compression for Diffusion via Detail Alignment
提出一种可插拔的潜空间压缩方案，通过显式潜变量布局和细节对齐正则，在几乎不重新训练扩散模型的情况下将 token 数减少 4 倍，为高分辨率扩散生成提供高效路径。