VidTok – 微软开源的视频分词器，支持连续和离散分词化

VidTok是什么

VidTok（视频分词器）是微软推出的开源视频处理工具，旨在通过高效的算法将视频内容转化为一系列精简的“视频词”。该工具支持连续和离散的分词方式，并可根据需求灵活调整压缩率和隐空间，适用于多种应用场景。VidTok采用了创新的混合模型架构，结合了卷积层和上下采样模块，旨在降低计算复杂性，同时保持高质量的重建效果。此外，VidTok还引入了先进的有限标量量化技术，有效解决了传统向量量化中常见的训练不稳定和码本崩溃问题。

VidTok的主要功能

• 视频分词化：VidTok能够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：在不同的压缩率设定下，VidTok能够有效压缩视频数据，同时保持较高的视频质量。
• 连续和离散分词化：VidTok支持连续和离散两种分词方法，以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，前者依赖历史帧进行Tokenization，后者则利用历史帧和未来帧的信息。
• 多样化的隐空间支持：VidTok提供了不同大小的隐空间，以满足不同的视频压缩率和模型复杂度的需求。
• 高性能重建：在多个视频质量评估指标上，VidTok展现出卓越的表现，包括PSNR、SSIM、FVD和LPIPS，确保高质量的视频重建。

VidTok的技术原理

• 高效的混合模型架构设计：VidTok采用经典的3D编码器-解码器结构，并结合了3D、2D及1D卷积，有效解耦空间和时间的采样。
• 先进的量化技术：VidTok引入有限标量量化（FSQ）技术，这是一种无需显式学习码本的量化方法，显著提升了模型的训练稳定性与重建性能。
• 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进行完整模型的预训练，再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/vidtok
• HuggingFace模型库：https://huggingface.co/microsoft/VidTok
• arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2412.13061

VidTok的应用场景

• 视频生成：VidTok可以被应用于视频生成模型，例如Sora和Genie，通过Tokenizer将原始高维视频数据转化为紧凑的视觉Token，从而训练生成模型。
• 视频内容高效建模：在人工智能领域，视频生成和基于视频的世界模型成为热门研究方向，VidTok通过高效建模视频内容，为模型理解世界提供了高效的中介。
• 视频数据压缩和表示：由于视频的像素级表示信息冗余，VidTok通过高效的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。

常见问题

• VidTok是否支持所有视频格式？：VidTok支持多种常见视频格式，但具体支持的格式可能需要查阅官方文档。
• 如何安装VidTok？：用户可以通过访问GitHub仓库获取安装指南。
• VidTok的性能如何？：VidTok在多个视频质量评估指标上表现优异，适合高质量视频处理需求。