Manzano是一个简单且可扩展的统一多模态模型框架，结合了混合图像标记器和优化的训练方法，能够有效理解和生成视觉内容。该模型通过共享的视觉编码器和轻量适配器，实现图像到文本和文本到图像的连续嵌入，尤其在文本丰富的评估中表现突出。
本研究提出了SemHiTok，一种通过语义引导的层次化代码本实现的统一图像标记器，旨在解决多模态理解和生成中的训练挑战。该方法有效平衡了低级纹理特征与高级语义特征的提取，实验结果显示在256X256分辨率下达到了先进的rFID得分。
FlexTok是一种新型图像标记器，将2D图像转换为可变长度的1D标记序列，提高了自回归图像生成的效率。与传统的2D网格标记方法相比，FlexTok能够根据图像复杂性灵活调整标记数量，从而生成高质量图像。实验结果表明，FlexTok在生成任务中表现优异，以更少的标记数实现了先进水平。
本研究提出了一种新的分组球面量化（GSQ）方法，解决了图像标记器在可扩展性和分析全面性上的不足。GSQ-GAN在较少的训练迭代中实现了优越的重建质量，展现了高维隐空间的有效压缩与重构能力。
本文探讨了多模态大型语言模型（VLMs）在视觉与文本信息对齐中的挑战，提出了一种创新的图像标记器，通过字节对编码将结构先验信息融入图像符号，从而显著提升模型的多模态理解能力和可扩展性。同时，研究揭示了视觉标记与文本标记的层次对应关系，推动了多模态系统的可解释性与可控性的发展。
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