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在生成式模型的迅速发展中，Image Tokenization 扮演着一个很重要的角色，例如Diffusion依赖的VAE或者是Transformer依赖的VQGAN。这些Tokenizers会将图像编码至一个更为紧凑的隐空间（latent space），使得生成高分辨率图像更有效率。
然而，现有的Tokenizer通常会将输入图像映射为隐空间的一个降采样后的2D矩阵，这一设计隐式的限制了token与图像之间的映射关系，导致其很难有效的利用图像中的冗余信息（比如相邻的区域经常会有类似的特征）来获得一个更加有效的图像编码。
为了解决这一问题，字节跳动豆包大模型团队和慕尼黑工业大学提出了全新的1D图像Tokenizer：TiTok，这一Tokenizer打破了2D Tokenizer的设计局限，可以将整个图片压缩至更为紧凑的Token序列。
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。
TiTok仅用32个Token就可以完成高质量的图像重建与生成
图像所需Token的显著减少带来了明显更快的生成速度，但是同时维持了高质量的图像生成。
模型结构
TiTok的结构非常简单，编码器和解码器部分各自是一个ViT，在编码过程中，一组latent tokens会拼接在image patches后，在过完编码器后，仅保留latent tokens并进行quantization的过程。获得的quantized latent tokens将会与一组mask tokens拼接在一起，一并送入解码器，从mask token序列中重建出图像。
1D Tokenization 性质研究
研究者进行了一系列实验研究关于不同数量的用于表示图像的token，不同的tokenizer大小，重建表现，生成表现，linear probing准确率，以及训练和推理速度的比较。在这一过程中，研究者发现（1）仅需32个Token便能取得很好的重建与生成效果（2）通过增大Tokenizer的模型大小，研究者可以使用更少的Token来表示图片（3）当图片使用较少的Token来表示时，Tokenizer会学到更强的语义信息（4）使用更少的Token来表示图片时，训练和推理速度都有了显著的提升。
此外，视频中展示了使用不同的Tokenizer大小以及Token数目时所重建出的图片，可以看到更大的Tokenizer可以在有限的Token下重建出质量更好的图像。此外，当仅有有限Token时，模型更倾向于保留显著区域有更好的重建效果。
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）.
TiTok使用较少Token的优势在更高分辨率的图像生成上更加明显，其中TiTok-L-64仅使用64个Token就能完成高质量的512分辨率图像的重建与生成，生成图像的质量不仅高于DiT (2.74 v.s. 3.04)，同时生成速度提高了近410倍。
结论
在本文中，研究者专注于一个全新的1D Image Tokenizer，并提出了一种全新的Tokenizer来打破现有2D Tokenizer中的局限，进而更好的利用图像中的冗余信息。TiTok仅需少量的Token（比如32个）来表示图像，同时仍旧能进行高质量的图像重建与生成。在ImageNet的256分辨率和512分辨率生成实验中，TiTok不仅取得了超过Diffusion Models的生成质量，同时有着百倍更快的生成速度。
关于豆包大模型团队
字节跳动豆包大模型团队成立于 2023 年，致力于开发业界最先进的 AI 大模型技术，成为世界一流的研究团队，为科技和社会发展作出贡献。
豆包大模型团队在AI领域拥有长期愿景与决心，研究方向涵盖NLP、CV、语音等，在中国、新加坡、美国等地设有实验室和研究岗位。团队依托平台充足的数据、计算等资源，在相关领域持续投入，已推出自研通用大模型，提供多模态能力，下游支持豆包、扣子、即梦等50+业务，并通过火山引擎开放给企业客户。目前，豆包APP已成为中国市场用户量最大的AIGC应用。
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