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驯服可扩展的视觉标记器用于自回归图像生成
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
该研究提出了一种索引反向传播量化（IBQ）方法，解决了现有向量量化在可扩展性方面的不足，并优化了代码本与视觉编码器的联合训练。实验结果表明，IBQ在视觉生成任务中表现优异。
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关键要点
- 该研究提出了一种索引反向传播量化（IBQ）方法。
- IBQ方法解决了现有向量量化在可扩展性方面的不足。
- IBQ优化了代码本与视觉编码器的联合训练。
- IBQ实现了所有代码本嵌入和视觉编码器的联合优化。
- IBQ首次实现了高维度和高利用率的大规模代码本（$2^{18}$）。
- 实验结果表明，IBQ在视觉生成任务中表现优异。
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