Ethereum (ETHDe nieuwe Token for image Tokenizer-methode (TiTokAI), ontwikkeld door Vitalik Buterin, kan afbeeldingen zodanig coderen dat ze groot genoeg zijn om aan een keten te worden toegevoegd.
Warpcast is op zijn sociale media rekeningButerin noemde deze compressiemethode een innovatieve manier om ‘een profielfoto te coderen’. Vervolgens zei hij dat het afbeeldingen kon comprimeren tot 320 bit, wat hij 'eigenlijk een hash' noemde. De afbeeldingen zouden zo klein zijn dat ze allemaal in een ketting zouden kunnen worden geplaatst.
Een X-post van een wetenschapper van het kunstmatige intelligentie-beeldgeneratieplatform Leonardo AI wekte de interesse van de medeoprichter van Ethereum in TiTok AI.
De onderzoeker @Ethan_smith_20 beschreef kort hoe deze methode mensen kan helpen die geïnteresseerd zijn in de herinterpretatie en codering van complexe afbeeldingen in 32 tokens.
Buterin suggereert dat deze methode het voor zowel ontwikkelaars als artiesten veel gemakkelijker zou maken om hun profielfoto's te maken. niet-fungibele tokens (NFT's).
Eerdere problemen met het tokeniseren van afbeeldingen oplossen
TiTok AI is ontwikkeld als resultaat van een samenwerking tussen TikTok's moederbedrijf ByteDance (en de Universiteit van München) en wordt door de Universiteit van München beschreven als 'een innovatief tokenisatieframework dat verschilt van de huidige tweedimensionale benaderingen.
Volgens een artikel over de methode van beeldtokenisatie door TiTok kan AI gerenderde afbeeldingen van 256×256 pixels comprimeren tot “32 verschillende tokens.”
In het artikel bespraken we problemen die we tegenkwamen bij eerdere methoden voor het tokeniseren van afbeeldingen, zoals VQGAN. Beeldtokenisatie was in het verleden mogelijk geweest, maar werd beperkt door strategieën die VQGAN gebruikten. “2D latente rasters met vaste downsamplingfactoren.”
Tokenisatie in 2D kon de herhalingen in afbeeldingen niet verwerken en er waren veel vergelijkbare regio's.
TiTok is een apparaat dat gebruik maakt van AIDoor technologie te gebruiken die afbeeldingen omzet in latente 1D-reeksen, wordt een oplossing voor dit probleem beloofd. “compacte latente representatie” Verwijder de overtollige gebieden.
De tokenisatiestrategie kan ook helpen de opslag van afbeeldingen op Blockchain-platforms te stroomlijnen, terwijl de verwerkingssnelheden worden verbeterd.
Het is ook een enorme sprong voorwaarts op het gebied van rekenefficiëntie, met snelheden die tot 410x sneller zijn dan de huidige technologie.
“Dit artikel is geen financieel advies.”
“Doe altijd je eigen onderzoek voordat je enige vorm van investering doet.”
“DagelijksCrypto is niet verantwoordelijk voor activiteiten die u buiten DagelijksCrypto uitvoert.”
Bron: crypto.nieuws
