NeurIPS 2025｜VFMTok: Visual Foundation Models驱动的To...

主要观点总结

文章介绍了视觉基础模型（VFMs）在图像重建和生成任务中的应用。传统的视觉Tokenizer存在一些问题，如缺乏高层语义信息、潜在空间冗余度高和编码效率较低等。为了解决这个问题，文章提出了使用冻结的视觉基础模型构造视觉Tokenizer的方法，通过多层图像特征提取、区域自适应量化和语义重建目标等技术，实现了高质量、高效率的图像重建和自回归图像生成。实验表明，该方法在多个任务上表现出优异的性能，具有潜在的广泛应用前景。

关键观点总结

关键观点1: 传统的视觉Tokenizer存在的问题

包括缺乏高层语义信息、潜在空间冗余度高和编码效率较低等。

关键观点2: 使用冻结的视觉基础模型构造视觉Tokenizer的方法

通过使用预训练的视觉基础模型提取图像特征，结合多层图像特征提取、区域自适应量化和语义重建目标等技术，实现高质量、高效率的图像重建和自回归图像生成。

关键观点3: 实验验证

大量实验验证了该方法在图像重建和自回归生成中的有效性，包括重建质量、生成性能和推理速度等方面的优势。

关键观点4: 展望未来

预训练视觉基础模型的巨大潜力值得在未来深入挖掘，可能探索出一个能够有效兼容所有生成模型的、语义丰富、高质高效的「统一 Tokenizer」。