> 华为研究所近日发布了一项名为 Selftok 的创新技术，全称为“自一致性分词器”（Discrete Visual Tokens of Autoregression, by Diffusion, and for Reasoning）。这项技术旨在解决视觉模型在离散表征和推理能力上的挑战，有望为未来的图像生成、理解和推理模型带来新的突破。

## 什么是 Selftok

Selftok 是一种新型的视觉分词器，它致力于生成具有自一致性的离散视觉 token。传统的视觉分词方法往往会产生不连贯或不一致的 token，这会影响下游任务的性能。Selftok 通过整合自回归、扩散模型和推理能力，旨在生成更稳定、更具语义意义的离散视觉表征。

## Selftok 的核心技术

Selftok 的核心优势在于其独特的技术架构，它融合了多种先进的 AI 技术

### 自回归特性

Selftok 利用自回归的方式生成视觉 token，这意味着每个 token 的生成都依赖于之前生成的 token。这种特性有助于确保生成的序列具有一定的连贯性和上下文依赖性。

### 扩散模型集成

Selftok 结合了扩散模型的思想，通过逐步去噪的过程来生成高质量的视觉 token。扩散模型在图像生成领域取得了巨大成功，将其应用于视觉分词有助于提高 token 的质量和多样性。

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### 增强推理能力

Selftok 在设计中考虑了对下游推理任务的支持。通过生成更具语义意义的离散 token，Selftok 有望提升视觉模型在图像问答、视觉推理等任务上的表现。


### Token 不一致性

许多现有的视觉分词方法生成的 token 缺乏全局一致性，导致在重构或下游任务中出现伪影或语义偏差。Selftok 通过其自一致性设计解决了这一问题。

### 低质量离散表征

生成高质量的离散视觉 token 一直是一个挑战。Selftok 通过整合扩散模型等技术，旨在生成更具代表性和信息量的离散表征。

### 有限的推理能力

传统的视觉分词方法生成的 token 往往不利于复杂的视觉推理。Selftok 通过生成更具语义意义的 token，为提升视觉模型的推理能力奠定了基础。

### 高质量图像生成

通过生成更稳定的离散视觉 token，Selftok 可以为自回归图像生成模型提供更好的输入，从而生成更逼真、更高质量的图像。

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### 提升视觉理解与推理

Selftok 生成的自一致性 token 有助于视觉模型更好地理解图像内容并进行复杂的推理，例如在视觉问答、图像标注等任务中。

### 高效的视觉压缩

离散视觉 token 天然地适合用于图像压缩。Selftok 生成的高质量 token 有望实现更高效和无损的视觉信息压缩。

## 结论与展望

华为研究所发布的 Selftok 技术是视觉分词领域的一项重要进展。通过融合自回归、扩散模型和增强推理能力，Selftok 致力于生成自一致性的离散视觉 token，解决了现有方法的一些关键痛点。这项技术有望为未来的图像生成、理解和推理模型带来新的突破，值得业界持续关注。随着研究的深入，我们期待 Selftok 在实际应用中展现出更强大的潜力。

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