视觉分词器突破天花板!GigaTok:港大字节联手打造3B参数视觉分词器,突破图像生成瓶颈

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🚀 「视觉分词器突破天花板!港大字节3B参数模型让AI图像生成质量飙升」

大家好,我是蚝油菜花。当其他团队还在为图像生成的模糊边缘发愁时,GigaTok已经用三大黑科技重新定义了视觉分词器的极限------

  • 🖼️ 重建灾难终结者:传统方法扩展参数后总面临细节丢失,GigaTok的语义正则化让生成质量不降反升
  • 🧠 语义理解开挂:通过DINOv2特征对齐,模型突然"看懂"了图像中的逻辑关系
  • 训练稳定性革命:熵损失机制让3B参数模型训练像小模型一样稳定

已有游戏公司用它批量生成4K场景原画,接下来将深度解析这个视觉分词器如何突破「质量-规模」不可能三角!

GigaTok 是什么

GigaTok 是由香港大学与字节跳动联合研发的视觉分词器,参数量高达3B,专为自回归图像生成任务设计。它通过创新的语义正则化技术,将分词器特征与预训练视觉编码器的语义特征对齐,有效约束了潜在空间的复杂度。

该模型采用一维分词器架构提升可扩展性,优先扩展解码器以优化计算资源分配,并引入熵损失机制确保大规模模型训练的稳定性。实验证明,GigaTok在图像重建质量和下游生成任务表现上均实现了显著突破。

GigaTok 的主要功能

  • 高质量图像重建:成功扩展到3B参数规模,通过语义正则化技术保持重建质量,防止潜在空间复杂度过高
  • 提升生成性能:在下游自回归生成任务中表现出色,解决了重建质量与生成质量之间的矛盾
  • 优化表示学习:显著提升下游模型的表示学习质量,线性探测准确率取得突破
  • 创新扩展策略:一维分词器架构具有更好可扩展性,优先扩展解码器并引入熵损失稳定训练

GigaTok 的技术原理

  • 混合架构设计:结合CNN和Transformer,编码器通过CNN下采样后经Transformer层生成离散潜在编码,解码器通过逆向过程重建图像
  • 语义正则化:通过对比学习框架,强制分词器特征与预训练模型语义空间对齐,约束潜在空间复杂度
  • 非对称扩展策略:优先扩展解码器,高效分配计算资源,避免编码器过度复杂
  • 熵损失机制:鼓励更高码本使用率,确保大规模模型训练稳定性

资源


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