Image Understanding Makes for A Good Tokenizer for Image Generation 本文探索利用图像理解的能力来提升图像生成的能力。本文也是在特征空间做tokenizer,从而可以让视觉token包含高层语义,但是和illume还不一样,illume是特征重建,本文本质还是重建图像,但是额外加入视觉理解编码器对code embedding的监督。通过从图像理解编码...
Image Tokenizer 我们知道对于GPT,一个句子首先经过分词器变成一系列的整数ID,然后经过embedding曾转变为float向量,之后由模型进行处理;在进行Next token pred的时候本质上是去预测categorical probability distribution(交叉熵loss),之后结合词表采样,得到最终的句子那么一个自然的想法是Image能不能套用这种模式呢? 我们直接...
结论 在本文中,研究者专注于一个全新的1D Image Tokenizer,并提出了一种全新的Tokenizer来打破现有2D Tokenizer中的局限,进而更好的利用图像中的冗余信息。TiTok仅需少量的Token(比如32个)来表示图像,同时仍旧能进行高质量的图像重建与生成。在ImageNet的256分辨率和512分辨率生成实验中,TiTok不仅取得了超过Diffusion Mod...
在本文中,研究者专注于一个全新的1D Image Tokenizer,并提出了一种全新的Tokenizer来打破现有2D Tokenizer中的局限,进而更好的利用图像中的冗余信息。TiTok仅需少量的Token(比如32个)来表示图像,同时仍旧能进行高质量的图像重建与生成。在ImageNet的256分辨率和512分辨率生成实验中,TiTok不仅取得了超过Diffusion Models的...
Different ImageTokenizers: Support Magvit2, OmniTokenizer, Titok etc. Updates 🔥2024.06.22: Titok were supported now! This most minimal tokens num tokenizer as for now; 🔥2024.06.22: OmniTokenizer supported now! Supported Tokenizers Here's a list of the current supported image tokenizers: ...
这项研究表明，在相同的训练数据、可比模型大小和训练预算条件下，利用良好的视觉 tokenizer，掩码语言模型在图像和视频基准的生成保真度和效率方面都超过了 SOTA 扩散模型。这是语言模型在标志性的 ImageNet 基准上击败扩散模型的首个证据。需要强调的是，研究者的目的不是断言语言模型是否优于其他模型，而是促进 LLM ...
这项研究表明,在相同的训练数据、可比模型大小和训练预算条件下,利用良好的视觉 tokenizer,掩码语言模型在图像和视频基准的生成保真度和效率方面都超过了 SOTA 扩散模型。这是语言模型在标志性的 ImageNet 基准上击败扩散模型的首个证据。 需要强调的是,研究者的目的不是断言语言模型是否优于其他模型,而是促进 LLM 视觉...
【NVIDIA Cosmos Tokenizer:高效的图像和视频神经 tokenizer 套件,它提高了视觉 tokenization 的状态艺术,并为大型自回归变换器(如 LLMs)或扩散生成器的可扩展、健壮和高效开发铺平了道路】'NVIDIA/Cosmos-Tokenizer: A suite of image and video neural tokenizers' GitHub: github.com/NVIDIA/Cosmos-Tokenizer #图像...
VQ-VAE的 image tokenizer 的原理,VQ-VAE里的vectorquatization。简单来说,就是要先有一个codebook,这个codebook是一个embeddingtable。我们在这个embeddin
这项研究表明,在相同的训练数据、可比模型大小和训练预算条件下,利用良好的视觉 tokenizer,掩码语言模型在图像和视频基准的生成保真度和效率方面都超过了 SOTA 扩散模型。这是语言模型在标志性的 ImageNet 基准上击败扩散模型的首个证据。 需要强调的是,研究者的目的不是断言语言模型是否优于其他模型,而是促进 LLM 视觉...