MiniMax团队近日宣布开源VTP(Visual Tokenizer Pre-training)框架,这是一套可扩展的视觉tokenizer预训练解决方案。



该框架的创新之处在于融合了两大核心能力:一是representation learning(表征学习),二是compression与reconstruction(压缩与重构)机制。通过这套组合设计,VTP能够在不额外增加生成器成本的前提下,显著提升生成质量——这对追求效能比的开发者来说意义重大。

开源这一框架,意味着更多开发者和研究团队可以基于VTP来构建和优化自己的视觉生成应用,加速整个AI视觉领域的迭代创新。对于Web3生态中涉及图像生成、NFT创建等应用场景,这类技术突破同样具有参考价值。
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闪电钱包vip
· 2025-12-18 14:44
效能比拉满啊,不加成本还能提质,这才是我想看的技术方向
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Rug_Resistantvip
· 2025-12-18 12:51
不增加成本还能提质?这套路我听过,最后还是得看实装效果咋样
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ServantOfSatoshivip
· 2025-12-18 12:45
卧槽,不增加成本还能提升质量?这套路我熟啊,又是那种听起来特别能打的技术方案
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