谷歌、CMU研究表明：语言模型通过使用良好的视觉tokenizer首次击败了扩散模型

要点:

1. 研究表明，在图像和视频生成领域，语言模型通过使用良好的视觉 tokenizer 首次击败了扩散模型，强调了 tokenizer 的重要性。

2. 传统大型语言模型（LLM）在图像生成方面一直落后于扩散模型，主要原因是缺乏有效的视觉表示。

3. 新研究引入了名为MAGVIT-v2的视频 tokenizer，采用无查找量化和增强功能的设计，取得了在图像和视频生成、视频压缩以及动作识别领域的显著性能提升。

10月11日 消息:来自谷歌、CMU 的研究发现，语言模型在图像、视频生成领域的性能一直不如扩散模型，主要原因是缺乏有效的视觉表示。

然而，通过引入一种名为MAGVIT-v2的视频 tokenizer，采用无查找量化和增强功能的设计，研究者成功改进了图像和视频生成的质量，超越了现有技术。

论文地址:https://arxiv.org/pdf/2310.05737.pdf

实验证实，良好的视觉 tokenizer 在使语言模型生成高质量图像和视频方面具有关键作用。

这一研究的重要性在于它为语言模型的多模态应用提供了新的思路，通过将视觉和语言统一在相同的 token 空间中，可以提高多模态语言模型的性能，加快视频应用的处理速度，并提高视频压缩质量。

此外，新的 token 也提供了更好的视觉理解，增强了模型的鲁棒性和泛化性。通过这一研究，我们可以看到语言模型在视觉生成领域的潜力，以及如何通过创新的设计和改进来实现更好的性能。