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论文链接：https://arxiv.org/abs/2406.07550 项目链接：https://yucornetto.github.io/projects/titok.html代码链接：https://github.com/bytedance/1d-tokenizer对于256 x 256分辨率的图片，TiTok最少仅需32个Token就可以表达，比通常2D Tokenizer的256或1024个Token显著减少。对于512 x 512分辨率的图片，TiTok最少仅需64个Token，64倍小于Stable Diffusion的VAE Tokenizer。此外，在ImageNet图像生成这一任务上，使用TiTok作为Tokenizer的生成器在生成质量和生成速度上都有显著提高。在256分辨率，TiTok获得了1.97的FID，显著超过使用同样生成器的MaskGIT 4.21。在512分辨率TiTok可以获得2.74的FID，不仅超过了DiT（3.04），并且相比DiT在图像生成上加速了惊人的410倍！TiTok的最好变种取得了2.13的FID，显著超过DiT的同时仍旧有着74倍的加速。
实验验证研究者主要在ImageNet-1k的256 x 256分辨率以及512 x 512分辨率上进行了与其他方法的比较。可以看到，尽管TiTok使用有限的Token数目，但是可以和其他使用更多Token的方法取得相当的重建效果（rFID），使用较少的Token数目让TiTok在维持较高的生成图片质量（gFID）的同时有着显著快于其他方法的生成速度。例如TiTok-L-32获得了2.77的gFID score，同时可以以每秒101.6张图片的速度进行图片生成，这一速度显著快于其他Diffusion Models （169倍快于DiT）或者Transformer Models （339倍快于ViT-VQGAN）.
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