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titok-pytorch

32 Token图像编码与重建框架

TiTok图像处理深度学习Pytorch图像重建Github开源项目

TiTok-Pytorch是一个基于PyTorch实现的图像编码和重建框架，源自ByteDance的研究。该项目将图像压缩为32个token，实现高效的图像重构和生成。TiTok-Pytorch提供简便的安装和使用方法，支持图像tokenization、重建和代码提取。这个框架适用于图像压缩、生成和重建等领域的深度学习项目，为高效图像处理提供了新的解决方案。

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介绍相关项目
1d-tokenizer - 创新1D图像分词框架实现高效图像处理
GithubTiTok图像标记化开源项目生成模型神经网络计算机视觉
1d-tokenizer项目开发了创新的1D图像分词框架，将256×256图像压缩至32个离散标记。该技术突破2D分词限制，提供更灵活紧凑的图像表示。相比扩散模型，生成速度提升数百倍，同时维持高质量输出。研究还深入探讨1D图像分词特性，为图像处理领域开辟新方向。
tiktoken - 为OpenAI模型优化的高性能BPE分词器
BPEGithubOpenAItiktoken分词器开源项目性能优化
tiktoken是一款为OpenAI模型优化的BPE分词器。该工具提供快速的文本编码和解码功能，支持多种编码方式，易于集成到Python项目中。相较于其他开源分词器，tiktoken的性能提升了3-6倍。除了标准功能外，tiktoken还包含教育性子模块，有助于理解BPE算法原理。此外，该工具支持自定义扩展，可满足特定应用需求。
tokenizer_titok_s128_imagenet - 基于PytorchModelHubMixin的开源图像标记化模型
GithubHugging FaceHuggingfacePytorchModelHubMixin图像标记化开源项目机器学习模型模型深度学习
tokenizer_titok_s128_imagenet是一个开源的图像标记化模型，基于Apache-2.0许可。该项目利用PytorchModelHubMixin技术与Hugging Face模型库集成，专注于图像tokenization。它支持PyTorch模型hub功能，为图像处理研究和开发提供了实用工具。项目源码托管于GitHub的1d-tokenizer仓库。
torchtitan - PyTorch原生大规模语言模型训练框架
GithubLLM训练Llama模型PyTorchtorchtitan分布式训练开源项目
torchtitan是基于PyTorch的大规模语言模型训练框架，展示了最新分布式训练功能。它采用简洁模块化设计，支持多种并行化技术，包括数据并行、张量并行和管道并行。框架还提供分布式检查点和Float8等先进特性，为Llama 3和Llama 2等模型预训练提供高效方案。torchtitan旨在展示PyTorch在大规模语言模型训练中的潜力。
OmniTokenizer - 联合图像视频标记器实现高效视觉生成
GithubOmniTokenizerVQVAE图像视频联合标记器开源项目视觉生成语言模型
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。
Tiktokenizer - 开发者AI令牌管理与计费解决方案
AI工具AI开发OpenAI APITiktokenizertoken计数用户计费
Tiktokenizer为开发者提供AI应用令牌监控和计费解决方案。平台支持OpenAI Chat API集成，实时跟踪用户令牌使用情况，确保计费透明公平。内置可视化工具助力开发者轻松管理应用数据。通过简化令牌计数流程，Tiktokenizer使开发者能够专注于AI应用创新，提高开发效率。平台还提供周期性令牌刷新、内置审核API等功能，进一步简化AI应用开发流程。该平台旨在为AI应用开发提供全面支持，助力开发者快速部署和有效管理AI项目。
tiktokenizer - 计算输入文本的token数量的在线工具
GithubTiktokenizeropenai在线工具开源项目计算token赞助
该在线工具基于OpenAI的`tiktoken`库，可精确计算输入文本的token数量。项目由Diagram公司赞助，并得到了T3 Stack和shadcn/ui的技术支持。用户通过此工具可优化OpenAI模型的性能，实现更精确的结果。
tiktoken-go - BPE分词工具，兼容多种OpenAI模型
BPE词典GithubOpenAItiktoken-go开源项目模型编码
tiktoken-go是一个高效的BPE分词器，适用于OpenAI的多种模型。作为原版tiktoken在Go语言中的实现，它提供了与原库一致的缓存机制和多种加载选项，包括离线加载器，便于快速使用和自定义实现。项目包含详细的使用示例，涵盖各种编码和模型，以及性能测试结果，展示了其出色的性能表现。
parti-pytorch - Google Parti模型的PyTorch实现 基于注意力的文本到图像生成
GithubPartiPytorch开源项目文本到图像生成深度学习计算机视觉
本项目是Google Parti模型的PyTorch实现，Parti是一种基于纯注意力机制的文本到图像生成神经网络。项目包含ViT VQGan VAE训练代码和视觉Transformer的优化，提高了训练效率。实现了简便的安装和使用流程，支持条件生成和分类器引导。这为研究人员和开发者提供了探索和改进文本到图像生成技术的平台。
multi_token - 将多模态嵌入到大语言模型的开源框架
Githubmulti_token图像识别多模态嵌入大语言模型开源项目语音识别
multi_token是一个开源项目，旨在扩展大语言模型的多模态处理能力。该框架支持将图像、音频、文档和视频等多种模态编码为统一格式，并嵌入到单个模型中。它提供了简便的实现方法，使开发者能够轻松构建支持长文档、图像、音频和视频等多模态输入的语言模型。
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