模型详情
模型介绍
中文整理# Taming Scalable Visual Tokenizer for Autoregressive Image Generation
模型用途
用于自回归图像生成的可扩展视觉分词器。
## 主要能力
提出索引反向传播量化（IBQ）方法，这是一种新的矢量量化方法，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，并首次实现了大规模码本（2^18）配合高维度（256）和高利用率。
限制
本模型卡片未提供输入输出格式、运行要求、基本用法和许可证相关信息。
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。
你将获得什么
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使用前须知
运行环境运行模型需要的设备、工具与依赖，以原作者说明为准。
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