表現オートエンコーダ（RAE）は、2025年10月にニューヨーク大学の謝彩寧助教授率いるチームによって提案され、関連する研究成果は論文「表現オートエンコーダを備えた拡散変換器”。

表現型エンコーダ（RAE）は、事前学習済みの表現型エンコーダ（DINO、SigLIP、MAEなど）と学習済みのデコーダを組み合わせることで、従来の表現型エンコーダ（VAE）に代わるものです。これらのモデルは、高品質な再構成と意味的に豊かな潜在空間を提供し、スケーラブルな変換アーキテクチャを可能にします。VAEベースのモデルと比較して、RAEは潜在拡散学習においてより高速な収束とより高品質なサンプルを実現します。