Tree-VQ：预训练VQ分词器转为渐进式压缩

Mingming Ma等作者提交论文预印本，提出Tree-VQ方法：将预训练的扁平向量量化（VQ）分词器事后转换为支持任意前缀的渐进式表示，同时保留原有编码器分配和全部已学习的叶向量。 该方法把码本组织为平衡二叉层级，按深度优先顺序传输分支决策，使每个额外分支比特精确细化一个 token，传输可在几乎任意载荷位置截断。作者称，这一转换无需重新训练即可获得细粒度的渐进式图像压缩能力。

AI 根据报道生成 · 8 小时前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。