ETT创新端到端视觉tokenizer调优，突破多模态学习视觉瓶颈，显著提升理解与生成性能

针对传统视觉 tokenization 方法的局限性，北京智源研究院、中科院自动化所和大连理工大学联合提出 ETT 方法，通过端到端调优显著提升多模态任务性能。ETT 在 GQA、TextVQA 等多模态理解任务及文本到图像生成任务中表现出色，同时优化了视觉重构能力。尽管数据规模和模型容量仍有提升空间，但 ETT 为多模态学习提供了新思路，未来将探索更全面的视觉 tokenizer 训练方法及跨模态扩展。
针对传统视觉 tokenization 方法的局限性，北京智源研究院、中科院自动化所和大连理工大学联合提出 ETT 方法，通过端到端调优显著提升多模态任务性能。ETT 在 GQA、TextVQA 等多模态理解任务及文本到图像生成任务中表现出色，同时优化了视觉重构能力。尽管数据规模和模型容量仍有提升空间，但 ETT 为多模态学习提供了新思路，未来将探索更全面的视觉 tokenizer 训练方法及跨模态扩展。
来源：https://mp.weixin.qq.com/s/Ef-m3z6B9x1SAmLtIjsBdg