#视觉生成

UniControl项目展示了一种新的多任务条件生成模型，支持多种语言提示，通过增强的预训练文本到图像扩散模型和任务感知的HyperNet，实现高精度图像生成和多任务适应。实验结果表明，UniControl在多个单任务控制方法上表现更佳，是可控视觉生成领域的重要进展。

OmniTokenizer是一个图像和视频联合标记器，采用单一模型和权重，提供最先进的重建性能。它具有高分辨率和长视频适应性，可与语言模型和扩散模型结合实现视觉生成。项目提供预训练模型、训练脚本和评估工具，支持VQVAE和VAE版本，为视觉生成研究提供基础设施。

Open-MAGVIT2是一个创新的自回归视觉生成项目，采用无查找技术和262144大小的码本，克服了VQGAN的局限性。该项目用PyTorch重新实现MAGVIT2分词器，在图像分词方面取得显著进展，8倍下采样时rFID达到0.39。项目致力于推动自回归视觉生成领域发展，目前处于积极开发阶段，未来计划拓展至视频生成领域。

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