离散视觉tokenizer

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↑ 点击 蓝字  关注极市平台 作者丨大家好我是爱因@知乎（已授权） 来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/699508908 编辑丨极市平台 极市导读   本文讨论了不同类型的tokenizer（分词器）在处理图像和文本数据时的应用和挑战。   >> 加入极市CV技术交流群，走在计算机视觉的最前沿 前言 离散视觉tokenizer（Discrete Visual Tokenizers）对于原生多模态大模型的重要性体现在以下几个关键方面： 统一表示 ：视觉tokenizer能够将图像数据转换成离散的视觉token，这些token与文本token在形式上保持一致，从而允许图像和文本共享同一个表示空间。这种统一使得模型能够跨越模态理解信息，提高了多模态数据处理的效率和效果。 高效的信息编码与解码 ：通过将高维图像数据降维成少量关键视觉token，视觉tokenizer有效减少了计算复杂度，使得模型能够更高效地处理和理解图像内 ………………………………