VidTok —— 由微软开放源代码的视频分割工具，兼容连续与离散式分割功能

VidTok指的是什么？

Video Tokenizer（简称VidTok）是微软推出的一款先进的开源视频分词工具，它运用高效的算法将视频内容解析成一系列“视频词条”。该工具能够进行连续和离散的分词处理，并且具备灵活调整压缩率及多样化的隐式空间特性，以适应多种应用场景。VidTok采用了融合了卷积层与上/下采样模块的混合架构设计，在降低计算复杂度的同时确保高质量的内容重构。此外，它还引入了一种有限标量量化方法来克服传统向量量化过程中存在的训练不稳定及码本崩溃问题。

VidTok的核心特性

• 视频分割处理VidTok具备把原始高维度的影像与视频片段转化为更加精简的视觉Token的能力。
• 有效压缩VidTok能够在多种压缩比率的设置下运作，有效缩减视频资料的大小，并且维持其画质。
• 持续与间隔性词汇分割VidTok采用两种分词策略——连续型与离散型，以满足多样化的模型及应用场景的需求。
• 支持有因关系与无因关系的模型VidTok兼容因果性和非因性两种类型的模型。在这些中，因果性模型仅利用过去的画面来进行标记化处理；而非因性模型则能够结合过去与未来的画面信息来工作。
• 丰富的隐藏维度支持VidTok能够兼容多种尺寸的隐空间，以匹配各种视频压缩比率及模型复杂性需求。
• 高效率重构VidTok于多种视频质量评价标准中表现优异，涵盖PSNR、SSIM、FVD及LPIPS等方面，并实现了卓越的视频复原效果。

VidTok的运作机制

• 高效混合结构的设计方案VidTok运用了传统的3D编解码架构，并巧妙融合了三维、二维及一维的卷积技术，实现了空间与时间样本的有效分离。
• 前沿的定量方法VidTok采用了不需明确构建码本的有限标量量化（FSQ）技术，这项举措大幅增强了模型在训练过程中的稳定性及重构效果。
• 改进的训练方法VidTok运用了逐步培训的方法，初期使用较低清晰度的视频来预先训练整个模型，随后专门针对较高清晰度的视频调整解码器部分。

VidTok的工程链接

• GitHub代码库：可在GitHub上找到微软的VidTok项目页面。
• HuggingFace的模型集合访问此链接以查看微软在Hugging Face平台上发布的VidTok模型：https://huggingface.co/microsoft/VidTok
• 关于技术的arXiv论文访问此链接以查看文档的内容：https://arxiv.org/pdf/2412.13061，该链接提供了原始论文的PDF版本。

VidTok的使用情境

• 制作影片VidTok适用于诸如Sora和Genie之类的视频生成模型中。在这一过程中，通过Tokenizer技术把初始的高维度视频资料转化为简洁的视觉令牌，随后利用这些令牌来优化生成模型的学习过程。
• 构建高效的视频内容模型在人工智能领域中，创建视频及构建以视频为基础的世界模型是当前的研究热点。VidTok通过其对视频信息的有效解析与建模，充当了一种高效的中介工具，帮助算法更好地理解和诠释现实世界。
• 视频信息的压缩与表述鉴于视频中的像素级信息存在大量重复，VidTok采用高效的压缩与表达方式处理视频资料，从而减少了在模型训练及推断过程中所需的计算资源。