Виталик Бутерин поддерживает TiTok AI для хранения изображений в сети

Соучредитель Ethereum Виталик Бутерин одобрил новый метод сжатия Token for Image Tokenizer (TiTok) для своего потенциального применения в блокчейне.

Не путать с платформой социальных сетей TikTok: новый метод сжатия TiTok значительно уменьшает размер изображения, что делает его более практичным для хранения в блокчейне.

Бутерин подчеркнул потенциал блокчейна TiTok на децентрализованной платформе социальных сетей Farcaster, заявив, что «320 бит — это, по сути, хэш. Достаточно маленький, чтобы его можно было разместить в цепочке для каждого пользователя».

Эта разработка может иметь серьезные последствия для хранения цифровых изображений изображений профиля (PFP) и невзаимозаменяемых токенов (NFT).

Связанный: Трейдеры: Ethereum — «самый оптимистичный альткойн», поскольку ETH возвращает 3,5 тысячи долларов

Сжатие изображений TikTok

TiTok, разработанный исследователями ByteDance и Технического университета Мюнхена, позволяет сжимать изображение в 32 небольших фрагмента данных (бита) без потери качества.

Согласно исследовательской работе TiTok, усовершенствованное сжатие изображений с использованием искусственного интеллекта (ИИ) позволяет TiTok сжимать изображение размером 256×256 пикселей в «32 дискретных токена».

TiTok — это платформа токенизации одномерных (1D) изображений, которая «нарушает ограничения сетки, существующие в методах токенизации 2D», что приводит к созданию более гибких и компактных изображений.

«В результате это приводит к существенному ускорению процесса выборки (например, в 410 раз быстрее, чем DiT-XL/2) при получении конкурентоспособного качества генерации».

Связанный: Спотовые ETF Ethereum могут начать торговаться 2 июля — аналитик Bloomberg

Изображения машинного обучения

TiTok использует машинное обучение и передовой искусственный интеллект, используя модели на основе трансформаторов для преобразования изображений в токенизированные представления.

В этом методе используется избыточность регионов, то есть он идентифицирует и использует избыточную информацию в разных областях изображения для уменьшения общего размера данных конечного продукта.

«Последние достижения в области генеративных моделей подчеркнули решающую роль токенизации изображений в эффективном синтезе изображений с высоким разрешением».

Согласно исследовательской работе, «компактное скрытое представление» TiTok может дать «существенно более эффективное и действенное представление, чем традиционные методы».

Связанный: Протокол Ноктюрн, поддерживаемый Виталиком Бутериным, прекращает работу в одночасье

ТикТок, а не ТикТок

Несмотря на похожее название, социальная сеть TikTok не получила поддержки со стороны Бутерина.

Соучредитель Ethereum, подчеркивая потенциал блокчейна TiTok, повышает доверие к новому методу сжатия изображений, управляемому искусственным интеллектом.

«В отличие от существующих 2D-моделей VQ, которые рассматривают скрытое пространство изображения как 2D-сетку, мы предлагаем более компактную формулировку для токенизации изображения в 1D-скрытую последовательность».

Предлагаемый новый метод может «представлять изображение с количеством токенов в 8–64 раза» меньшим, чем «2D-токенизаторы», и команда надеется, что исследование может пролить свет на «более эффективное представление изображения».