VidTok – 微软开源的视频分词器，支持连续和离散分词化-爱论文

VidTok是什么

VidTok（Video Tokenizer）是微软开源的先进的视频分词器，通过高效的算法将视频内容转换成一系列“视频词”。支持连续和离散分词化，具有灵活的压缩率和多样化的隐空间，适用于不同的应用场景。VidTok采用混合模型架构设计，结合了卷积层和上/下采样模块，以减少计算复杂度同时保持高质量重建。引入了有限标量量化技术，解决了传统向量量化中的训练不稳定性和码本崩溃问题。

VidTok的主要功能

视频分词化：VidTok能将原始的高维视频数据（如图像和视频帧）转换为更为紧凑的视觉Token。高效压缩：VidTok在不同的压缩率设定下工作，能有效地压缩视频数据，同时保持视频质量。连续和离散分词化：VidTok支持连续型和离散型两种分词化方法，适应不同的模型和应用需求。因果和非因果模型支持：VidTok支持因果型和非因果型模型，因果模型只依赖历史帧进行Tokenization，非因果模型则可以基于历史帧和未来帧信息。多样化的隐空间支持：VidTok支持不同大小的隐空间，适应不同的视频压缩率和模型复杂度。高性能重建：VidTok在多个视频质量评估指标上表现出色，包括PSNR、SSIM、FVD和LPIPS，提供了高质量的视频重建。

VidTok的技术原理

高效的混合模型架构设计： VidTok采用了经典的3D编码器-解码器结构，并创新性地结合了3D、2D和1D卷积，有效地解耦空间和时间采样。先进的量化技术： VidTok引入了有限标量量化（FSQ）技术，是一种无需显式学习码本的量化方法，显著提高了模型的训练稳定性和重建性能。增强的训练策略： VidTok采用分阶段训练策略，首先在低分辨率视频上对完整模型进行预训练，然后仅在高分辨率视频上微调解码器。

VidTok的项目地址

Github仓库：https://github.com/microsoft/vidtokHuggingFace模型库：https://huggingface.co/microsoft/VidTokarXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2412.13061

VidTok的应用场景

视频生成：VidTok可以用于视频生成模型，如Sora、Genie等，模型基于Tokenizer将原始的高维视频数据转换为紧凑的视觉Token，再以这些Token为目标训练生成模型。视频内容高效建模：视频生成和基于视频的世界模型是人工智能领域的热门研究方向，VidTok通过对视频内容的高效建模，提供了一个高效的中间媒介，用于模型理解世界。视频数据压缩和表示：由于视频像素级表示信息高度冗余，VidTok通过高效压缩和表示视频数据，降低了模型训练和推理时的计算需求。