Исследования Meta AI и UT Austin: новый автоэнкодер ViTok для изучения масштабирования

Легче сразу спросить

AI снижает операционные расходы на 20–40% за 6 месяцев. А что бы вы сделали с этими деньгами?

Опишите задачу — обсудим, как это можно реализовать у вас.

ИИ автоматизирует 70% рутинных задач

за 3 месяца. Какие процессы в вашем бизнесе скинуть роботу?

Персонализированные AI-кампании увеличивают клиентскую базу на 30%

. Как это работает?

AI-аналитика сокращает ошибки в прогнозах на 50%

. Расскажите подробнее!

«`html

Современные методы генерации изображений и видео

Современные методы генерации изображений и видео активно используют токенизацию для преобразования сложных данных в компактные представления. Хотя достижения в масштабировании генераторов значительны, внимание к токенизаторам, в основном основанным на свёрточных нейронных сетях (CNN), ограничено. Это создаёт вопросы о том, как масштабирование токенизаторов может улучшить качество реконсрукции и генеративные задачи.

Решение: ViTok

Исследователи из Meta и UT Austin представили ViTok — автоэнкодер на основе Vision Transformer (ViT). ViTok отличается от традиционных токенизаторов, так как использует архитектуру на основе трансформеров, что позволяет обрабатывать изображения и видео более эффективно.

Основные аспекты масштабирования ViTok

Масштабирование узкого места: Изучение связи между размером скрытого кода и производительностью.
Масштабирование кодера: Оценка влияния увеличения сложности кодера.
Масштабирование декодера: Анализ того, как большие декодеры влияют на реконсрукцию и генерацию.

Преимущества ViTok

ViTok использует ассиметричный автоэнкодер с уникальными особенностями:

Встраивание патчей и трубочек: Входные данные разбиваются на патчи (для изображений) или трубочки (для видео).
Скрытое узкое место: Размер скрытого пространства определяет баланс между сжатием и качеством реконсрукции.
Дизайн кодера и декодера: Лёгкий кодер для эффективной работы и более затратный декодер для качественной реконсрукции.

Результаты и выводы

ViTok продемонстрировал высокое качество при оценке на бенчмарках, таких как ImageNet-1K и COCO для изображений:

Увеличение размера узкого места: Улучшает реконсрукцию.
Масштабирование кодеров: Преимущества для реконсрукции минимальные.
Масштабирование декодеров: Улучшают качество, но в генеративных задачах эффективность варьируется.

Заключение

ViTok предлагает масштабируемую альтернативу традиционным токенизаторам на основе CNN, рассматривая ключевые проблемы в дизайне узкого места, масштабировании кодера и оптимизации декодера. Его сильные стороны в реконсрукции и генерации подчеркивают потенциал для применения в различных областях.

Если вы хотите развить свою компанию с помощью искусственного интеллекта, используйте решения от ViTok. Проанализируйте, как ИИ может изменить вашу работу и повысить эффективность. Начните с маленького проекта, анализируйте результаты и развивайте автоматизацию.

Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам в Телеграм-канал.

Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от AI Lab. Будущее уже здесь!

«`