MAETok是什么

MAETok（Masked Autoencoders Tokenizer）是卡内基梅隆大学、香港大学、北京大学等机构推出的扩散模型的新型图像标记化方法。MAETok基于掩码建模（Mask Modeling）训练自编码器（AE），在编码器中随机掩盖部分图像标记，用解码器重建标记的特征，学习到更具区分性的语义丰富潜在空间。MAETok的核心优势在于能生成高质量图像，显著提升训练效率和推理吞吐量。在实验中，MAETok使用128个标记，能在ImageNet 256×256和512×512分辨率上实现与以往最佳模型相当甚至更优的生成性能，证明了在高分辨率图像生成中的有效性。