표현 자동 인코더(RAE)는 2025년 10월 뉴욕 대학교의 Xie Saining 조교수가 이끄는 팀에 의해 제안되었으며 관련 연구 결과는 논문 "표현 자동 인코더를 갖춘 확산 변환기".

표현 인코더(RAE)는 사전 훈련된 표현 인코더(예: DINO, SigLIP, MAE)와 훈련된 디코더를 결합하여 기존의 표현 인코더(VAE)를 대체합니다. 이러한 모델은 고품질 재구성과 풍부한 의미론적 잠재 공간을 제공하는 동시에 확장 가능한 변환기 아키텍처를 지원합니다. VAE 기반 모델과 비교하여 RAE는 잠재 확산 훈련 과정에서 더 빠른 수렴과 더 높은 품질의 샘플을 제공합니다.