要點:

1. 研究表明，在圖像和視頻生成領(lǐng)域，語言模型通過使用良好的視覺 tokenizer 首次擊敗了擴(kuò)散模型，強(qiáng)調(diào)了 tokenizer 的重要性。

2. 傳統(tǒng)大型語言模型（LLM）在圖像生成方面一直落后于擴(kuò)散模型，主要原因是缺乏有效的視覺表示。

3. 新研究引入了名為MAGVIT-v2的視頻 tokenizer，采用無查找量化和增強(qiáng)功能的設(shè)計，取得了在圖像和視頻生成、視頻壓縮以及動作識別領(lǐng)域的顯著性能提升。

站長之家（ChinaZ.com）10月11日 消息:來自谷歌、CMU 的研究發(fā)現(xiàn)，語言模型在圖像、視頻生成領(lǐng)域的性能一直不如擴(kuò)散模型，主要原因是缺乏有效的視覺表示。

然而，通過引入一種名為MAGVIT-v2的視頻 tokenizer，采用無查找量化和增強(qiáng)功能的設(shè)計，研究者成功改進(jìn)了圖像和視頻生成的質(zhì)量，超越了現(xiàn)有技術(shù)。

論文地址:https://arxiv.org/pdf/2310.05737.pdf

實驗證實，良好的視覺 tokenizer 在使語言模型生成高質(zhì)量圖像和視頻方面具有關(guān)鍵作用。

這一研究的重要性在于它為語言模型的多模態(tài)應(yīng)用提供了新的思路，通過將視覺和語言統(tǒng)一在相同的 token 空間中，可以提高多模態(tài)語言模型的性能，加快視頻應(yīng)用的處理速度，并提高視頻壓縮質(zhì)量。

此外，新的 token 也提供了更好的視覺理解，增強(qiáng)了模型的魯棒性和泛化性。通過這一研究，我們可以看到語言模型在視覺生成領(lǐng)域的潛力，以及如何通過創(chuàng)新的設(shè)計和改進(jìn)來實現(xiàn)更好的性能。

（舉報）