El cofundador de Ethereum, Vitalik Buterin, ha respaldado el nuevo método de compresión Token for Image Tokenizer (TiTok), destacando su potencial para aplicaciones blockchain.

A diferencia de la plataforma de redes sociales TikTok, el método de compresión TiTok reduce sustancialmente el tamaño de las imágenes, lo que hace que el almacenamiento en blockchain sea más factible.

Buterin enfatizó el potencial de la cadena de bloques de TiTok en la plataforma descentralizada de redes sociales Farcaster, afirmando que “320 bits es básicamente un hash. Lo suficientemente pequeño como para conectarse en cadena para cada usuario”.

Este desarrollo podría afectar significativamente el almacenamiento digital de imágenes de perfil (PFP) y tokens no fungibles (NFT).

Desarrollado por ByteDance e investigadores de la Universidad Técnica de Munich, TiTok puede comprimir una imagen en 32 pequeños fragmentos de datos (bits) sin comprometer la calidad.

El artículo de investigación de TiTok explica que la compresión de imágenes avanzada de inteligencia artificial (IA) permite a TiTok comprimir una imagen de 256 × 256 píxeles en “32 tokens discretos”.

TiTok es un marco de tokenización de imágenes unidimensionales (1D) que "rompe las restricciones de cuadrícula existentes en los métodos de tokenización 2D", lo que da como resultado imágenes más flexibles y compactas.

"Como resultado, se consigue una aceleración sustancial del proceso de muestreo (por ejemplo, 410 veces más rápido que DiT-XL/2) y, al mismo tiempo, se obtiene una calidad de generación competitiva", afirma el documento.

TiTok utiliza aprendizaje automático e inteligencia artificial avanzada, utilizando modelos basados ​​en transformadores para convertir imágenes en representaciones tokenizadas.

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El método aprovecha la redundancia de regiones, identificando y utilizando información redundante en diferentes regiones de la imagen para reducir el tamaño general de los datos.

"Los avances recientes en los modelos generativos han puesto de relieve el papel crucial de la tokenización de imágenes en la síntesis eficiente de imágenes de alta resolución", señala el artículo de investigación.

Según el artículo, la "representación latente compacta" de TiTok puede producir "representaciones sustancialmente más eficientes y efectivas que las técnicas convencionales".

A pesar del nombre similar, la plataforma de redes sociales TikTok no recibió el respaldo de Buterin. Su apoyo al potencial blockchain de TiTok añade credibilidad a este nuevo método de compresión de imágenes impulsado por IA.

"A diferencia de los modelos 2D VQ existentes que consideran el espacio latente de la imagen como una cuadrícula 2D, proporcionamos una formulación más compacta para tokenizar una imagen en una secuencia latente 1D", explica el artículo.

El nuevo método puede "representar una imagen con entre 8 y 64 veces" menos tokens que los "tokenizadores 2D", con la esperanza de que esta investigación conduzca a una representación de imágenes más eficiente.

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