VidTok是什么?一文让你看懂VidTok的技术原理、主要功能、应用场景

来源:卓商AI
发布时间:2025-04-05

VidTok概述简介

VidTok(Video Tokenizer)是微软开源的先进的视频分词器,通过高效的算法将视频内容转换成一系列“视频词”。支持连续和离散分词化,具有灵活的压缩率和多样化的隐空间,适用于不同的应用场景。VidTok采用混合模型架构设计,结合了卷积层和上/下采样模块,以减少计算复杂度同时保持高质量重建。引入了有限标量量化技术,解决了传统向量量化中的训练不稳定性和码本崩溃问题。

VidTok的功能特色

视频分词化:VidTok能将原始的高维视频数据(如图像和视频帧)转换为更为紧凑的视觉Token。

高效压缩:VidTok在不同的压缩率设定下工作,能有效地压缩视频数据,同时保持视频质量。

连续和离散分词化:VidTok支持连续型和离散型两种分词化方法,适应不同的模型和应用需求。

因果和非因果模型支持:VidTok支持因果型和非因果型模型,因果模型只依赖历史帧进行Tokenization,非因果模型则可以基于历史帧和未来帧信息。

多样化的隐空间支持:VidTok支持不同大小的隐空间,适应不同的视频压缩率和模型复杂度。

高性能重建:VidTok在多个视频质量评估指标上表现出色,包括PSNR、SSIM、FVD和LPIPS,提供了高质量的视频重建。

VidTok的技术原理

高效的混合模型架构设计: VidTok采用了经典的3D编码器-解码器结构,并创新性地结合了3D、2D和1D卷积,有效地解耦空间和时间采样。

先进的量化技术: VidTok引入了有限标量量化(FSQ)技术,是一种无需显式学习码本的量化方法,显著提高了模型的训练稳定性和重建性能。

增强的训练策略: VidTok采用分阶段训练策略,首先在低分辨率视频上对完整模型进行预训练,然后仅在高分辨率视频上微调解码器。

VidTok项目介绍

Github仓库:https://github.com/microsoft/vidtok

HuggingFace模型库:https://huggingface.co/microsoft/VidTok

arXiv技术论文:https://arxiv.org/pdf/2412.13061

VidTok能做什么?

视频生成:VidTok可以用于视频生成模型,如Sora、Genie等,模型基于Tokenizer将原始的高维视频数据转换为紧凑的视觉Token,再以这些Token为目标训练生成模型。

视频内容高效建模:视频生成和基于视频的世界模型是人工智能领域的热门研究方向,VidTok通过对视频内容的高效建模,提供了一个高效的中间媒介,用于模型理解世界。

视频数据压缩和表示:由于视频像素级表示信息高度冗余,VidTok通过高效压缩和表示视频数据,降低了模型训练和推理时的计算需求。

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