HiRAE：带残差预算的分层表示自编码器

HiRAE 提出分层表示自编码器，按深度对编码器各层分组并学习对最深表示的残差修正，用分组范数上限约束修正幅度、浅层预算更紧。HiRAE-24 保持潜变量 token 数与通道维度不变，在 ImageNet-256 上将重建 FID 从 RAEv2 的 0.299 降至 0.209，并维持有竞争力的引导生成质量。