图像Token新语言！SEMANTICIST用PCA结构实现32个标记生成高清图

文章预览

前言   本文介绍了一种新型视觉标记化框架，创新性地在图像潜在标记空间中引入了类似主成分分析（PCA）的可证明结构。与传统方法仅关注重建精度不同，该框架通过生成因果性1D标记序列，确保每个新增标记携带非重复信息且贡献递减的方差解释度——如同PCA按重要性降序提取特征，使标记序列优先捕获最显著视觉特征，后续标记以互补形式逐步补充细节。 Pytorch训练营，花两个星期彻底掌握代码实现 CV各大方向专栏与各个部署框架最全教程整理 CV全栈指导班、基础入门班、论文指导班 全面上线!! Title: “Principal Components” Enable A New Language of Images Paper: https://arxiv.org/abs/2503.08685 Code: https://github.com/visual-gen/semanticist 01 /引言/ 该论文探讨了紧凑视觉表征的发展历程及其面临的挑战，旨在结合经典PCA结构与现代方法以优化图像表示。早期方法如主成分 ………………………………