革新视频生成与机器人技术的SOTA Tokenizer：英伟达开源福利揭晓！

tokenizer对于图像、视频生成的重要性值得重视。

原标题：英伟达开源福利：视频生成、机器人都能用的SOTA tokenizer
文章来源：机器之心
内容字数：4984字

机器之心：Tokenization在图像与视频生成中的重要性

在图像和视频生成领域，tokenizer 的作用常被忽视，然而它对生成模型的效果有着至关重要的影响。研究表明，优质的 tokenizer 能在语言模型中显著提高视觉生成效果，甚至超越当前最好的扩散模型。

1. Tokenizer的核心功能

tokenizer 的主要功能是将高维的视觉数据（如图像和视频帧）转化为模型可以处理的语义 token。这一过程不仅影响模型的训练和生成效果，还决定了模型在执行任务时的清晰度和效率。正如研究者所言，良好的 token 互联性让模型更清楚其目标，从而最大化其潜力。

2. Cosmos Tokenizer的创新

为了解决现有 tokenizer 生成质量不佳的问题，英伟达推出了 Cosmos tokenizer。这是一款全面的连续和离散图像与视频 tokenizer，能够提供高效的压缩和高质量重建，其速度相比于之前的方法提升了12倍。Cosmos tokenizer 通过轻量级的时间因果架构，保持视频帧顺序，实现无缝的图像和视频 token 化。

3. 性能评估与应用

在标准数据集（如 MS-COCO 2017、ImageNet-1K 等）上进行的评估显示，Cosmos tokenizer 的性能明显优于现有方法，尤其是在 DAVIS 视频上的 PSNR 提升了4 dB。该工具在处理高分辨率图像和长视频时表现出色，适用于各种不同的计算限制。

4. 未来展望

随着 Cosmos tokenizer 的推出，研究者们期望社区能更加重视 tokenizer 这一领域的研究。通过改进 tokenization 过程，模型不仅能更高效地处理数据，还能在视觉质量上实现质的飞跃。研究者们也呼吁开发人员试用这一新工具，以提升生成式 AI 的整体性能。

总之，Cosmos tokenizer 的成功展示了高效 tokenization 在图像与视频生成中的潜力，未来有望推动更多创新的生成模型发展。

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