RECON 论文：推理时复用 REPA 投影头，训练比 REPA 快 25 倍

针对扩散 Transformer 的语义注入，RECON 在训练时把预训练视觉编码器 token 送入 DiT 后续层，推理时复用 MLP 投影头作为视觉编码器代理。该方法不增加参数，收敛比 SiT 快 63 倍、比 REPA 快 25 倍，ImageNet FID 提升，更少采样步数下仍保持生成质量。代码已开源。