RECON：用表示条件化加速扩散 Transformer 训练

研究提出表示条件化（RECON），在训练时把预训练视觉编码器的 token 送入扩散 Transformer 的后层，推理时复用原本被丢弃的 MLP 投影头作为视觉编码器代理，将输出 token 投影到后层，从而改善后层语义。该方法不增加参数，收敛速度比 SiT 快 63 倍、比 REPA 快 25 倍。