据以太坊 (ETH) 联合创始人 Vitalik Buterin 介绍，新的图像压缩方法 Token for Image Tokenizer（TiTok AI）可以将图像编码为足够大的尺寸以将其添加到链上。
在他的 Warpcast 社交媒体账户上，Buterin 称图像压缩方法是“编码个人资料图片”的一种新方法。他接着说，如果它可以将图像压缩到 320 位，他称之为“基本上是哈希”，它将使图片变得足够小，以便每个用户都可以在链上传输。
这位以太坊联合创始人是从人工智能（AI）图像生成器平台 Leonardo AI 的一名研究人员发布的 X 帖子中对 TiTok AI 产生了兴趣的。
该研究人员的用户名是@Ethan_smith_20，他简要介绍了该方法如何帮助那些有兴趣重新解释图像中高频细节的人成功地将复杂的视觉图像编码为 32 个标记。
Buterin 的观点是，该方法可以让开发人员和创作者更轻松地制作个人资料图片和非同质化代币（NFT）。
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解决之前的图像标记问题
TiTok AI 由 TikTok 母公司字节跳动和慕尼黑大学合作开发，被描述为一种创新的一维标记化框架，与目前使用的二维方法有很大不同。
根据有关图像标记方法的研究论文，人工智能使 TiTok 能够将 256 x 256 像素的渲染图像压缩为“32 个不同的标记”。
论文指出了之前图像标记化方法（例如 VQGAN）中存在的问题。以前，图像标记化是可能的，但策略仅限于使用“具有固定下采样因子的 2D 潜在网格”。
2D 标记无法规避处理图像中发现的冗余的困难，并且邻近区域表现出很多相似性。
TiTok 采用人工智能，承诺解决这一问题，通过使用将图像有效标记为 1D 潜在序列的技术来提供“紧凑的潜在表示”并消除区域冗余。
此外，标记化策略可以帮助简化区块链平台上的图像存储，同时显著提高处理速度。
此外，它的速度比现有技术快 410 倍，这是计算效率的一大进步。
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