Vitalik Buterin 支援TiTok AI 實現高級鏈上影像存儲


以太坊聯合創始人Vitalik Buterin 認可了TiTok AI,這是一種新穎的鏈上影像儲存方法。 TiTok 壓縮技術可大幅縮小影像大小,使其適用於NFT 和PFP 等區塊鏈應用。

Vitalik Buterin 認可TiTok AI 革命性的區塊鏈影像壓縮方法

根據Cointelegraph 報導,以太坊聯合創始人Vitalik Buterin 已為其未來的區塊鏈應用認可了新的代幣for Image代幣izer(TiTok)壓縮方法。

新的TiTok 壓縮方法(不要與社交媒體平台TikTok 混淆)大大減少了圖像的大小,使其更適合儲存在區塊鏈上。

Buterin 在去中心化社交媒體平台Farcaster 上強調了TiTok 的區塊鏈潛力,並表示“320 位元基本上就是一個哈希值。小到足以讓每個用戶都能上鍊。”

這一發展可能對個人資料照片(PFP)和非同質化代幣(NFT)的數位儲存產生重大影響。

TiTok 由慕尼黑工業大學和位元組跳動的研究人員開發,能夠將影像壓縮成32 個小資料塊(位元),而不會影響保真度。

TiTok 研究論文中指出,由於先進的人工智慧(AI)影像壓縮,TiTok 可以將256×256 像素的影像壓縮為「32 個離散標記」。

TiTok 是一個一維(1D)圖像標記框架,它“消除了二維標記方法固有的網格限制”,從而產生了更緊湊、適應性更強的圖像。

“因此,它可以顯著加快採樣過程(例如,比DiT-XL/2 快410 倍),同時獲得具有競爭力的生成質量。”

Vitalik Buterin 重點介紹TiTok AI 的高級影像標記化功能,以實現高效的區塊鏈存儲

TiTok 採用基於變換器的模型將影像轉換為標記化表示,利用機器學習和先進的人工智慧。

此方法採用區域冗餘,涉及識別和利用各個影像區域中的冗餘資訊來減少最終產品的整體資料大小。

“生成模型的最新進展凸顯了圖像標記在高解析度圖像有效合成中的重要作用。”

研究論文指出,TikTok 的「緊湊潛在表示」可以產生「比傳統技術更有效率、更有效的表示」。

儘管這兩個平台的名稱相似,但布特林並沒有為社群媒體平台TikTok 代言。

以太坊聯合創始人強調了TiTok 的區塊鏈潛力,為新穎的人工智慧驅動的圖像壓縮方法提供了可信度。

“與將圖像潛在空間視為2D 網格的現有2D VQ 模型不同,我們提供了更緊湊的公式將圖像標記為1D 潛在序列。”

與「2D 標記器」相比,所提出的新方法可以「用少8 到64 倍的標記來表示影像」。該團隊希望透過這項研究闡明「更有效的圖像表示」。

圖:微軟必應

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