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何恺明的最新研究专注于扩散模型的优化，提出了一种基于正则化技术的新方法。该方法通过“整理收纳”机制提升模型的表征学习能力，无需预训练或数据增强即可显著改善性能。此技术使模型内部特征更加有序，从而生成更自然、逼真的图像，为图像生成领域提供了新思路。