Machinelearning

🌟 FlexTok: адаптивная 1D-токенизация изображений от Apple.

FlexTok - метод токенизации изображений, который преобразует 2D-изображения в упорядоченные 1D-последовательности переменной длины.

Его цель - сократить объем данных, необходимых для обучения генеративных моделей, и при этом оставить достаточную информацию для качественной реконструкции и генерации.

В отличие от традиционных подходов, где число токенов фиксировано и зависит только от размера изображения, FlexTok подстраивается под сложность контента: простейшая сцена может кодироваться несколькими токенами, а сложная - десятками и сотнями .

FlexTok, это по сути, пайплайн из 3 компонентов: ViT‑энкодер, квантование регистров и маскирование внимания:

ViT‑энкодер с набором «регистровых» токенов читает латентные представления VAE‑GAN и конденсирует их в 1D-последовательность до 256 регистров .

Затем, с помощью FSQ‑квантования, каждый регистр дискретизируется в код из заранее определенного словаря размером ~64 000.
На этом этапе применяется "nested dropout": во время обучения случайно обрезаются последние токены, чтобы модель научилась упорядочивать информацию от грубых форм к деталям.

Параллельно применяется авторегрессионная маска внимания: каждый токен в цепочке видит только те, что были до него, и не знает о тех, что идут после. Это заставляет модель генерировать изображения шаг за шагом, от первого токена к последнему, и упрощает ей задачу прогнозирования следующих элементов.

Декодер в FlexTok - это модель rectified flow, которая на вход берет укороченные токены и слегка зашумленные латенты VAE и учится предсказывать тот шум, который нужно убрать, чтобы вернуть исходное представление.

Чтобы обучение шло быстрее и давало более точные результаты, добавляют REPA‑Loss: он сравнивает промежуточные признаки с векторами из DINOv2‑L. Благодаря этому даже при очень жесткой компрессии (от 1 до 256 токенов), FlexTok успешно восстанавливает детали изображения.

FlexTok легко встраивается в текстово‑ориентированные модели и может улучшить соответствие изображения описанию, даже если число токенов меняется. К тому же его адаптивная токенизация применима не только к картинкам, но и к аудио или видео.

▶️Набор токенизаторов:

🟢Flextok_d12_d12_in1k - 12\12 слоев энкодер-декодер, датасет IN1K;
🟢Flextok_d18_d18_in1k - 18\18 слоев энкодер-декодер, датасет IN1K;
🟢Flextok_d18_d28_in1k - 18\28 слоев энкодер-декодер, датасет IN1K;
🟢Flextok_d18_d28_dfm - 18\28 слоев энкодер-декодер, датасет DFN.

▶️ VAE:

🟠Flextok_vae_c4 - 4 каналов латента, коэффициент понижающей дискретизации 8;
🟠Flextok_vae_c8 - 8 каналов латента, коэффициент понижающей дискретизации 8;
🟠Flextok_vae_c16 - 16 каналов латента, коэффициент понижающей дискретизации 8.


🟡Страница проекта
🟡Набор на HF
🟡Arxiv
🟡Demo
🖥GitHub


@ai_machinelearning_big_data

#AI #ML #Tokenizer #Flextok #Apple

Please open Telegram to view this post

VIEW IN TELEGRAM

www.tg-me.com/us/Machinelearning/com.ai_machinelearning_big_data/7943

15.8K viewsJul 2 at 09:01

🌟 FlexTok: адаптивная 1D-токенизация изображений от Apple.

FlexTok - метод токенизации изображений, который преобразует 2D-изображения в упорядоченные 1D-последовательности переменной длины.

Его цель - сократить объем данных, необходимых для обучения генеративных моделей, и при этом оставить достаточную информацию для качественной реконструкции и генерации.

В отличие от традиционных подходов, где число токенов фиксировано и зависит только от размера изображения, FlexTok подстраивается под сложность контента: простейшая сцена может кодироваться несколькими токенами, а сложная - десятками и сотнями .

FlexTok, это по сути, пайплайн из 3 компонентов: ViT‑энкодер, квантование регистров и маскирование внимания:

ViT‑энкодер с набором «регистровых» токенов читает латентные представления VAE‑GAN и конденсирует их в 1D-последовательность до 256 регистров .

Затем, с помощью FSQ‑квантования, каждый регистр дискретизируется в код из заранее определенного словаря размером ~64 000.
На этом этапе применяется "nested dropout": во время обучения случайно обрезаются последние токены, чтобы модель научилась упорядочивать информацию от грубых форм к деталям.

Параллельно применяется авторегрессионная маска внимания: каждый токен в цепочке видит только те, что были до него, и не знает о тех, что идут после. Это заставляет модель генерировать изображения шаг за шагом, от первого токена к последнему, и упрощает ей задачу прогнозирования следующих элементов.

Декодер в FlexTok - это модель rectified flow, которая на вход берет укороченные токены и слегка зашумленные латенты VAE и учится предсказывать тот шум, который нужно убрать, чтобы вернуть исходное представление.

Чтобы обучение шло быстрее и давало более точные результаты, добавляют REPA‑Loss: он сравнивает промежуточные признаки с векторами из DINOv2‑L. Благодаря этому даже при очень жесткой компрессии (от 1 до 256 токенов), FlexTok успешно восстанавливает детали изображения.

FlexTok легко встраивается в текстово‑ориентированные модели и может улучшить соответствие изображения описанию, даже если число токенов меняется. К тому же его адаптивная токенизация применима не только к картинкам, но и к аудио или видео.

▶️Набор токенизаторов:

🟢Flextok_d12_d12_in1k - 12\12 слоев энкодер-декодер, датасет IN1K;
🟢Flextok_d18_d18_in1k - 18\18 слоев энкодер-декодер, датасет IN1K;
🟢Flextok_d18_d28_in1k - 18\28 слоев энкодер-декодер, датасет IN1K;
🟢Flextok_d18_d28_dfm - 18\28 слоев энкодер-декодер, датасет DFN.

▶️ VAE:

🟠Flextok_vae_c4 - 4 каналов латента, коэффициент понижающей дискретизации 8;
🟠Flextok_vae_c8 - 8 каналов латента, коэффициент понижающей дискретизации 8;
🟠Flextok_vae_c16 - 16 каналов латента, коэффициент понижающей дискретизации 8.


🟡Страница проекта
🟡Набор на HF
🟡Arxiv
🟡Demo
🖥GitHub


@ai_machinelearning_big_data

#AI #ML #Tokenizer #Flextok #Apple