扩散与流生成模型逆问题求解中的表征对齐

基于摘要分析。本文研究以预训练扩散或流生成模型作为先验的逆问题，提出在推理阶段引入 representation alignment（REPA），将生成模型的内部表征与 DINOv2 视觉编码器的表征对齐，以引导重建。其主要贡献是将表征对齐从生成模型训练中的归纳偏置，扩展到缺少真实目标信号的逆问题求解过程。 核心机制是在重建过程中利用近似目标特征进行表征对齐，而非直接依赖不可获得的真实目标信号。摘要未说明近似目标特征如何构造、对齐哪些内部表征、采用何种损失，以及如何与各求解器的更新过程结合，这些均需全文核对。 作者报告，将 REPA 集成到多个现有先进逆问题求解器后，在所评估实验中持续改善了重建质量与感知真实感。摘要未提供具体任务、数据集、观测退化模型、指标、数值或对照设置，因此不能量化增益，也不能据此比较不同协议下的性能。实验协议、消融及统计信息尚未验证，复现所需代码与计算条件亦未确认。 平台推测（待验证）：若将该思路用于 EEG 逆问题，可能对应欠采样或缺失通道条件下的信号重建，但前提是具备适配 EEG 的生成先验，以及能提供任务相关目标特征的编码器。可借鉴的是推理阶段的表征约束，不能直接假定 DINOv2 视觉特征适合 EEG；低信噪比、跨被试差异和通道布局变化可能使近似目标特征引入偏差。一个可检验的小实验是在固定数据划分与求解器的缺失通道重建任务中，比较加入和不加入 EEG 表征对齐约束的结果，同时检验波形误差及下游任务信息是否保留。相关 EEG 工作尚未检索确认，上述实验仅为迁移假设。