titok-pytorch

titok-pytorch

32 Token图像编码与重建框架

TiTok-Pytorch是一个基于PyTorch实现的图像编码和重建框架,源自ByteDance的研究。该项目将图像压缩为32个token,实现高效的图像重构和生成。TiTok-Pytorch提供简便的安装和使用方法,支持图像tokenization、重建和代码提取。这个框架适用于图像压缩、生成和重建等领域的深度学习项目,为高效图像处理提供了新的解决方案。

TiTok图像处理深度学习Pytorch图像重建Github开源项目

<img src="https://yellow-cdn.veclightyear.com/0a4dffa0/57f8e206-0f3d-4c57-aa01-7cfbfd70dc8e.png" width="400px"></img>

TiTok - Pytorch(开发中)

这是对 TiTok 的实现,TiTok 由字节跳动在<a href="https://yucornetto.github.io/projects/titok.html">《一张图片值 32 个 Token:用于重建和生成》</a>中提出。

安装

$ pip install titok-pytorch

使用方法

import torch from titok_pytorch import TiTokTokenizer images = torch.randn(2, 3, 256, 256) titok = TiTokTokenizer( dim = 1024, patch_size = 32, num_latent_tokens = 32, # 他们声称只需要 32 个 token codebook_size = 4096 # 码本大小为 4096 ) loss = titok(images) loss.backward() # 经过大量训练后 # 提取用于 gpt、maskgit 等的代码 codes = titok.tokenize(images) # (2, 32) # 从代码重建图像 recon_images = titok.codebook_ids_to_images(codes) assert recon_images.shape == images.shape

待办事项

  • 添加多分辨率补丁

引用

@article{yu2024an, author = {Qihang Yu and Mark Weber and Xueqing Deng and Xiaohui Shen and Daniel Cremers and Liang-Chieh Chen}, title = {An Image is Worth 32 Tokens for Reconstruction and Generation}, journal = {arxiv: 2406.07550}, year = {2024} }

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