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计算机科学 > 计算机视觉与模式识别

arXiv:2501.03120 (cs)
[提交于 2025年1月6日 ]

标题: CAT:内容自适应图像标记化

标题: CAT: Content-Adaptive Image Tokenization

Authors:Junhong Shen, Kushal Tirumala, Michihiro Yasunaga, Ishan Misra, Luke Zettlemoyer, Lili Yu, Chunting Zhou
摘要: 大多数现有的图像分词器将图像编码为固定数量的标记或块,忽略了图像复杂性中的固有变化。 为了解决这个问题,我们引入了内容自适应分词器(CAT),它根据图像内容动态调整表示能力,并将简单的图像编码为更少的标记。 我们设计了一个基于标题的评估系统,利用大型语言模型(LLMs)预测内容复杂性并确定给定图像的最佳压缩比,同时考虑对人类感知至关重要的因素。 在具有不同压缩比的图像上进行训练,CAT在图像重建方面表现出强大的性能。 我们还利用其可变长度的潜在表示来训练扩散变换器(DiTs)进行ImageNet生成。 通过优化标记分配,CAT在与相同flops训练的固定比率基线相比提高了FID分数,并将推理吞吐量提高了18.5%。
摘要: Most existing image tokenizers encode images into a fixed number of tokens or patches, overlooking the inherent variability in image complexity. To address this, we introduce Content-Adaptive Tokenizer (CAT), which dynamically adjusts representation capacity based on the image content and encodes simpler images into fewer tokens. We design a caption-based evaluation system that leverages large language models (LLMs) to predict content complexity and determine the optimal compression ratio for a given image, taking into account factors critical to human perception. Trained on images with diverse compression ratios, CAT demonstrates robust performance in image reconstruction. We also utilize its variable-length latent representations to train Diffusion Transformers (DiTs) for ImageNet generation. By optimizing token allocation, CAT improves the FID score over fixed-ratio baselines trained with the same flops and boosts the inference throughput by 18.5%.
主题: 计算机视觉与模式识别 (cs.CV)
引用方式: arXiv:2501.03120 [cs.CV]
  (或者 arXiv:2501.03120v1 [cs.CV] 对于此版本)
  https://doi.org/10.48550/arXiv.2501.03120
通过 DataCite 发表的 arXiv DOI

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来自: Junhong Shen [查看电子邮件]
[v1] 星期一, 2025 年 1 月 6 日 16:28:47 UTC (9,753 KB)
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