Исследователи из Meta AI и UT Austin изучили масштабирование автокодеров и представили ViTok: автокодер в стиле ViT для исследований.

Современные методы генерации изображений и видео

Современные методы генерации изображений и видео используют токенизацию для преобразования сложных данных в компактные представления. Хотя достижения в масштабировании генераторов значительны, токенизаторы на основе свёрточных нейронных сетей (CNN) остаются менее изученными. Это вызывает вопросы о том, как масштабирование токенизаторов может улучшить точность восстановления и генерации.

Проблемы и решения

Исследователи из Meta и UT Austin представили ViTok — автоэнкодер на основе Vision Transformer (ViT). ViTok использует архитектуру Transformer, что позволяет преодолеть ограничения традиционных токенизаторов. Это решение поддерживает масштабирование для изображений и видео, обучаясь на обширных и разнообразных данных.

Ключевые аспекты масштабирования ViTok

Масштабирование узких мест: Изучение связи между размером латентного кода и производительностью.
Масштабирование энкодера: Оценка влияния увеличения сложности энкодера.
Масштабирование декодера: Анализ влияния больших декодеров на восстановление и генерацию.

Технические детали и преимущества ViTok

ViTok использует асимметричную архитектуру автоэнкодера с уникальными характеристиками:

Встраивание патчей и тублетов: Входные данные делятся на патчи (для изображений) или тублеты (для видео).
Латентное узкое место: Размер латентного пространства определяет баланс между сжатием и качеством восстановления.
Дизайн энкодера и декодера: Легкий энкодер для эффективности и более сложный декодер для надежного восстановления.

Результаты и выводы

ViTok продемонстрировал высокую производительность на таких бенчмарках, как ImageNet-1K и COCO для изображений, а также UCF-101 для видео. Основные выводы:

Увеличение размера узкого места улучшает восстановление, но может усложнить генерацию.
Большие энкодеры показывают минимальную пользу для восстановления.
Большие декодеры повышают качество восстановления, но их преимущества для генерации варьируются.

Заключение

ViTok предлагает масштабируемую альтернативу традиционным токенизаторам, решая ключевые задачи в дизайне узкого места, масштабировании энкодера и оптимизации декодера. Его надежные результаты подчеркивают потенциал для широкого спектра применений.

Как ИИ может помочь вашей компании

Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью искусственного интеллекта (ИИ), следуйте простым шагам:

Проанализируйте, как ИИ может изменить вашу работу.
Определите, где можно применить автоматизацию.
Определите ключевые показатели эффективности (KPI), которые хотите улучшить с помощью ИИ.
Подберите подходящее решение и внедряйте ИИ постепенно.