采样鲁棒性

用方差扩张损失驯服潜扩散模型中的采样扰动

Taming Sampling Perturbations with Variance Expansion Loss for Latent Diffusion Models

针对潜空间扩散模型的 tokenizer 训练环节，提出方差扩张损失来抑制 b-VAE 潜空间的方差坍缩，使潜流形对扩散采样中的随机扰动更鲁棒；做 LDM/DiT 类生成时可直接替换或叠加到 VAE 微调目标中，无需改动扩散主干。