VidTok：将视频内容编码成紧凑的潜在标记

VidTok简介

VidTok是由微软研究院、上海交通大学和北京大学联合开发的一个多功能、开源视频分词器，它通过将视频内容编码成紧凑的潜在标记来提高视频生成和理解的效率。VidTok在连续和离散标记化方面均展现出了业界领先的性能，并通过先进的模型架构、有限标量量化技术和改进的训练策略，在多个评估指标上超越了现有方法。这个工具旨在为视频分析、生成和建模等领域的研究提供基础，并激发该领域的进一步创新。

VidTok主要功能

1. 视频内容编码：将视频内容编码成紧凑的潜在标记（latent tokens），以减少像素级表示中的冗余。
2. 连续和离散标记化：支持连续和离散两种标记化方式，满足不同的应用需求。
3. 高效视频生成和理解：提供高性能的视频生成和理解能力，适用于多种视频分析和建模任务。
4. 开源和可扩展：作为一个开源工具，VidTok提供了灵活的架构，便于研究人员和开发者进行扩展和改进。

VidTok技术原理

1. 模型架构：
   • 空间和时间采样分离：使用2D卷积进行空间上/下采样，使用AlphaBlender操作符进行时间上/下采样，降低计算复杂度。
   • 信息融合：在输入/输出层和瓶颈层使用3D卷积进行信息融合，确保高质量的重建。
2. 先进量化技术：
   • 有限标量量化（FSQ）：通过直接优化隐式码本，解决传统向量量化（VQ）中的训练不稳定性和码本崩溃问题，提高离散标记化的性能。
   • 向量量化（VQ）：将输入映射到有限的向量集合，通过识别最近的码本向量进行量化。
3. 改进的训练策略：
   • 两阶段训练过程：首先在低分辨率视频上预训练整个模型，然后在高分辨率视频上仅微调解码器，提高训练效率。
   • 降低帧率的数据：使用降低帧率的训练数据，增强模型表示运动动态的能力。
4. 正则化技术：
   • 在潜在空间中应用正则化技术（如KL损失、熵惩罚和承诺损失），增强模型生成新数据样本的能力，并减少过拟合。

VidTok应用场景

1. 视频内容创作：用于生成和编辑视频内容，特别是在需要高质量视频输出的影视制作和游戏开发领域。
2. 视频压缩与传输：通过高效的视频编码技术，减少视频文件大小，优化视频流媒体服务和视频存储解决方案。
3. 视频质量增强：改善视频质量，特别是在低分辨率或压缩视频中，提升视频的清晰度和视觉效果。
4. 视频监控分析：在安全监控领域，分析视频流以识别异常行为或事件，提高监控系统的智能化水平。
5. 虚拟现实（VR）和增强现实（AR）：在虚拟现实和增强现实应用中，提供实时视频处理能力，增强用户的沉浸式体验。
6. 智能视频编辑：辅助视频编辑软件，实现自动化的视频编辑和特效应用，提高编辑效率和创造力。

VidTok项目入口

• Github代码库：https://github.com/microsoft/VidTok
• arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2412.13061