图像理解提升图像生成的有效分词器
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。本研究解决了图像理解（IU）模型在提升图像生成（IG）性能方面的潜力未被充分挖掘的问题。我们提出了一种基于特征重建目标的分词器训练方法，利用预训练的IU编码器提取知识，从而显著提高了IG性能，特别是VQ-KD CLIP在ImageNet-1k上达到了$4.10$的FID值。这些发现可能激励对图像分词器研究的进一步探索，并促使社区重新审视IU与IG之间的关系。
本研究提出了一种基于特征重建的分词器训练方法，利用预训练的图像理解模型显著提升了图像生成性能，特别是在ImageNet-1k上取得了4.10的FID值，推动了对图像分词器的进一步研究。
