V神支持TiTok AI用于链上图像存储

以太坊联合创始人 Vitalik Buterin 已认可新的 Token for Image Tokenizer (TiTok) 压缩方法，以供其在区块链上应用。

不要与社交媒体平台 TikTok 混淆，新的 TiTok 压缩方法显著减少了图像尺寸，使其更适合存储在区块链上。

Buterin在去中心化社交媒体平台 Farcaster 上强调了TiTok 的区块链潜力，并表示320 位基本上就是一个哈希值。小到足以让每个用户都能上链。

这一发展可能对个人资料图片（PFP）和非同质化代币（NFT）的数字图像存储产生重大影响。

TiTok 由字节跳动和慕尼黑工业大学的研究人员开发，可以将图像压缩成 32 个小数据块（位），而不会损失质量。

根据 TiTok 研究论文，先进的人工智能（AI）图像压缩使 TiTok 能够将 256×256 像素的图像压缩为32 个离散标记。

TiTok 是一个一维（1D）图像标记框架，它“打破了二维标记方法中存在的网格限制”，从而产生更灵活、更紧凑的图像。因此，它可以显著加快采样过程（例如，比 DiT-XL/2 快 410 倍），同时获得具有竞争力的生成质量。

TiTok 利用机器学习和先进的人工智能，使用基于变换器的模型将图像转换为标记化表示。该方法使用区域冗余，这意味着它识别并使用图像不同区域中的冗余信息来减少最终产品的整体数据大小。

生成模型的**进展凸显了图像标记在高分辨率图像有效合成中的重要作用。根据研究论文，TiTok 的紧凑潜在表示可以产生“比传统技术更高效、更有效的表示。

尽管名字相似，但社交媒体平台 TikTok 并未获得 Buterin 的认可。以太坊联合创始人强调了 TiTok 的区块链潜力，为新的人工智能驱动的图像压缩方法增添了可信度。

与将图像潜在空间视为 2D 网格的现有 2D VQ 模型不同，我们提供了更紧凑的公式将图像标记为 1D 潜在序列。

所提出的新方法可以“用比“2D 标记器少 8 到 64 倍的标记来表示图像，并且该团队希望这项研究能够为更有效的图像表示提供启示。