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Learnings from Scaling Visual Tokenizers: Reconstruction and Generation
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内容提要
本研究探讨了视觉标记器在图像和视频生成中的扩展问题。通过引入增强的视觉Transformer架构（ViTok），解码器的扩展显著提升了重建效果，并在视频生成中设定了新基准，为未来的视觉生成任务提供了新思路。
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关键要点
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本研究探讨了视觉标记器在图像和视频生成模型中的扩展问题。
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通过引入增强的视觉Transformer架构（ViTok），研究发现解码器的扩展显著提升了重建效果。
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编码器的扩展对重建效果影响有限，而解码器的扩展在视频生成方面设定了新基准。
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研究填补了对自动编码器设计选择影响生成性能的理解空白，为未来的视觉生成任务提供了新的思路和方法。
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