Model details
模型介绍
中文整理模型名称
Taming Scalable Visual Tokenizer for Autoregressive Image Generation
Model use case
用于自回归图像生成的可扩展视觉分词器
主要能力
提出Index Backpropagation Quantization（IBQ）方法，这是一种新的向量量化技术，用于联合优化所有码本嵌入和视觉编码器，确保一致的潜在空间。IBQ实现了可扩展的视觉分词器训练，首次实现了大规模码本（2^18）具有高维度（256）和高利用率。
输入输出
输入：视觉图像数据
输出：量化后的视觉token
运行要求
原文中未提供具体的运行要求信息
基本用法
原文中未提供具体的使用说明
限制
原文中未明确说明模型限制
License
原文中未提供许可证相关信息
优先采用原作者提供的中文模型卡片；仅有英文说明时由闲社AI翻译整理。重要参数、许可证和商用范围请以原文为准。
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