一幅图像对于重建与生成而言价值 32 个令牌
内容提要
本文探讨了视觉 Transformer 在图像处理中的应用，提出了 MAGVIT-v2 和基于小波变换的图像分词器等改进方法，显著提升了图像生成和分类的效率与准确性。通过新的标记方案和模型，增强了对全局信息的学习能力和鲁棒性，推动了图像生成的多样性和一致性。
延伸解读
视觉分词器的演进与影响
文章梳理了视觉分词器从VQGAN到MAGVIT-v2再到基于小波变换的改进。MAGVIT-v2作为视觉分词器，使大型语言模型在图像和视频生成上优于扩散模型，并超越之前最佳的视频分词器。基于小波变换的分词器则提高了训练吞吐量，减少了ImageNet验证集的top-1误差率。这些进展表明，分词器的设计直接影响生成模型的质量与效率，是视觉生成领域的关键环节。
ViT鲁棒性提升的实用方法
文章提到，在ViT输入层添加离散token可以提高对全局信息的学习和对真实世界数据的泛化能力。实验证明，该方法在七个ImageNet鲁棒性基准测试上让ViT的鲁棒性最多提高12%，同时不影响在ImageNet上的性能。这为提升视觉模型鲁棒性提供了一种简单有效的思路，尤其适用于需要应对分布偏移的实际应用场景。
图像生成效率的优化策略
文章介绍了多种提升图像生成效率的方法。例如，密集注意力训练无关方法通过降采样关键和值令牌，在常见尺寸和高分辨率下将稳定扩散推理速度提高2倍或更多。MaskGIT采用双向transformer解码器，通过迭代改进图像获得高保真度结果，并利用自回归解码加速达到64倍。这些策略在平衡生成质量与推理速度方面具有参考价值。
Q&A
视觉 Transformer 在图像处理中的主要优势是什么？
视觉 Transformer 通过建模标记关系和减少卷积计算量，显著提升了图像分割性能。
MAGVIT-v2 是什么，它有什么作用？
MAGVIT-v2 是一种视觉分词器，展示了大型语言模型在图像和视频生成上的优势。
如何提高 ViT 模型对全局信息的学习能力？
通过在 ViT 输入层添加离散 token，可以提高模型对全局信息的学习能力和鲁棒性。
小波变换的图像分词器有什么优势？
基于小波变换的图像分词器提高了训练吞吐量，并减少了 ImageNet 验证集的误差率。
MaskGIT 模型的特点是什么？
MaskGIT 模型采用双向 transformer 解码器，能够生成高保真度图像，并在推理时加速达到 64 倍。
混合分辨率标记方案的目的是什么？
混合分辨率标记方案旨在结合 Quadtree 算法改善图像分类效果。
