自监督与表征学习 / CVPR2026
以对比信号引导基于扩散的重建以获得均衡的视觉表征
Guiding Diffusion-based Reconstruction with Contrastive Signals for Balanced Visual Representation
把对比信号注入以 CLIP 视觉 token 为条件的扩散重建过程,并用重建图像而非原图产生对比监督,从而在统一目标下同时提升判别性与细节感知能力;这一「重建+对比」联合优化思路可直接迁移到任何需要增强视觉编码器表征的 VLM 流程中。
对比学习扩散模型视觉表征增强