ヴィタリック・ブテリン、オンチェーン画像ストレージ向け TiTok AI を支持

効率的なオンチェーン画像圧縮のための新しい方法である TiTok AI は、ブロックチェーン アプリケーションに役立つツールになる可能性があります。

イーサリアムの共同創設者であるヴィタリック・ブテリン氏は、その潜在的なブロックチェーンアプリケーションとして、新しいToken for Image Tokenizer（TiTok）圧縮方式を支持しました。

ソーシャルメディアプラットフォームのTikTokと混同しないでください。新しいTiTokの圧縮方法は画像サイズを大幅に削減し、ブロックチェーン上での保存に実用的になります。

ブテリン氏は、分散型ソーシャルメディアプラットフォーム「Farcaster」でTiTokのブロックチェーンの可能性を強調し、「320ビットは基本的にハッシュだ。すべてのユーザーがチェーン上で利用できるほど小さい」と述べました。

この開発は、プロフィール写真（PFP）や非代替性トークン（NFT）のデジタル画像ストレージに大きな影響を与える可能性があります。

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TiTok画像圧縮

ByteDance とミュンヘン工科大学の研究者によって開発された TiTok は、画質を損なうことなく画像を 32 個の小さなデータ ピース (ビット) に圧縮することを可能にします。

TiTokの研究論文によると、高度な人工知能（AI）画像圧縮により、TiTokは256×256ピクセルの画像を「32個の個別のトークン」に圧縮できるといいます。

TiTok は、2D トークン化方法に存在するグリッド制約を打ち破り、より柔軟でコンパクトな画像を生み出す 1 次元 (1D) 画像トークン化フレームワークです。

「その結果、競争力のある生成品質を実現しながら、サンプリング プロセスが大幅に高速化されます (たとえば、DiT-XL/2 よりも 410 倍高速化)。」

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機械学習画像

TiTok は機械学習と高度な AI を活用し、トランスフォーマーベースのモデルを使用して画像をトークン化された表現に変換します。

この方法では領域の冗長性を使用します。つまり、画像のさまざまな領域内の冗長情報を識別して使用し、最終製品の全体的なデータ サイズを削減します。

「生成モデルの最近の進歩により、高解像度画像の効率的な合成における画像トークン化の重要な役割が強調されています。」

研究論文によると、TiTok の「コンパクトな潜在表現」は、「従来の技術よりも大幅に効率的で効果的な表現」を生み出すことができるといいます。

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