猫眼影戏
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何立春
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猫眼影戏记者 谭政 报道Q8X2R7L1T4J5M9B6W3
MiniMax海螺视频团队不藏了！
首次开源就揭晓了一个困扰行业已久的问题的谜底——
为什么往第一阶段的视觉分词器里砸再多算力，也无法提升第二阶段的天生效果？
翻译成明确话就是，虽然图像/视频天生模子的参数越做越大、算力越堆越猛，但用户现实体验下来总有一种玄妙的感受——这些重大的投入与产出似乎不可正比，模子离完全真正可用总是差一段距离。
So why？问题，或许率就出在视觉分词器（Tokenizer）这个工具身上了。
当算力不再是谜底时，真正需要被重新审阅的，着实是天生模子的“起点”。
在目今主流的两阶段天生框架中（分词器+天生模子），业界已经在视觉分词器的预训练上投入了大宗算力与数据，但一个尴尬的事实是：
这些本钱，险些没有线性地转化为天生质量的提升
而MiniMax海螺视频团队，不止挑战了这一现实——用实验证实“Tokenizer的scaling能够提升模子性能”。
更要害的是，还带来了一款开箱即用、专为“下一代天生模子”打造的可扩展视觉分词器预训练框架——Visual Tokenizer Pre-training（以下简称VTP）。
只需换上这个视觉分词器，即可在不改变下游主模子（如DiT）任何训练设置的情形下，实现端到端天生性能的倍数级提升。
下面详细来看——
古板Tokenizer的缺陷：更好的重修≠更好的天生
要明确VTP保存的意义，首先我们需要回到更基础的问题上——
Tokenizer是什么？它又为何云云要害？
以AI生图为例，目今主流的生图模子险些清一色接纳了“两阶段”天生框架：
第一阶段（压缩）：使用视觉Tokenizer（如VAE）这个组件，将原始图像压缩并映射到一个潜在空间（latent space）中；第二阶段（还原天生）：再由以扩散模子为焦点的天生器（如DiT），在这个潜在空间中学习漫衍，并逐步还原、天生最终图像。
用一张图来形容这个历程be like（先压缩后还原）：
而Tokenizer，就是在第一阶段中认真压缩图片信息的组件。
若是没有这个组件，扩散模子就得直接在数百万像素组成的原始像素空间中举行“去噪”和天生——其盘算重漂后和内存开销将是天文数字。
因此，Tokenizer称得上是让模子能够在消耗级显卡上运行起来的“要害元勋”。
除此之外，Tokenize历程所得的低维潜在表征，其质量直接决议了最终天生图像的语义保真度、细节富厚度以及整体真实性，以是业界也普遍以为——
从某种水平上来说，Tokenize险些决议了后续天生模子的上限。
基于此，人们在研究怎样提升下游天生模子的质量时，也不约而同地将重点放在了“怎样精准复刻原始像素”上，即要求模子将压缩后的潜在特征（latent）尽可能精准地还原为原始图像。
而问题，也正出在这里。
古板Tokenizer在追求“像素级重修”时，往往会太过着迷于捕获图像的局部纹理、噪点等低层信息，从而忽视了天生使命真正依赖的高层语义与整体结构。
这就像学渣为了应付考试，只想着死记硬背种种试题，却完全不明确问题背后的知识点与逻辑结构。效果真正到了需要闻一知十、解决新问题的时间，一下就傻眼了。
在论文中，海螺视频团队将这一征象界说为“预逊放问题”（Pre-training Scaling Problem）：
更好的像素级重修精度并不可带来更高质量的天生效果
如图所示，古板仅基于“重修”目的训练的Tokenizer（灰线），随着算力投入增添，模子的天生性能不但没有提升，反而逐渐趋于饱和甚至略微下降。（ps：gFID权衡天生质量，越小越好）
由此，论文得出第一个要害发明：重修做得越好，天生反而可能越差；谎灾虐錠AE所依赖的纯重修训练范式，在面向天生使命时保存根天性局限。
那么，VTP是怎样破局的呢？
VTP破局之道：从像素级重修到强调“明确力”的主要性
事实上，VTP并非横空出生，而是海螺视频团队在恒久实践中重复试错与认知迭代的产品。
一些早期探索：从易学性到通用表征学习
在早期事情VA-VAE中，团队注重到：
有些“压缩后的特征”能让后续的扩散模子学得又快又好，而另一些则不可。
基于此，他们提出了“易学性”这一看法——即差别的潜在表征（latents）关于下游天生模子的学习难度截然差别，并期望通过优化latent的某些“友好特征”（如匀称性、频域漫衍等）来间接改善天生效果。
然而实践发明，这些要领虽有一定效果，却未触及实质。按团队自己的话来说就是：
实验将易学性等价为可准确盘算的简单指标（例如频域漫衍、匀称性、scale稳固性、低秩效应等等）有些过于理想了，这些指标可能和易学性有一定关联，但远不是所有。
就是说，当优化目的被限制在少数可丈量指标上时，模子往往只是学会了在特定指标上“刷分”，而没有从基础上学会明确图像的结构与语义（实质上仍未脱离“重修”领域）。
△在VA-VAE中，团队曾实验将易学性对应到latent漫衍的“匀称性”
而经由一连反思，团队逐渐意识到VA-VAE和厥后的许多实验，其深层目的并非仅仅是优化几个指标，而是在试图让latents具备某些更高级的“结构”。其背后逻辑在于：
若是某种latents关于图像中的实体、位置关系具有高度结构化的表达，那么这种结构化表达关于下游diffusion建模来说也会更精练、更容易，这些方面的天生效果也自然会更好。
这就好比另一种层面上的“大道至简”——当模子真正掌握了物体、关系与语义这些视觉天下的实质纪律时，它能应对的使命自然也就越多了（以稳固应万变）。
因此，与其为“易学性”设计懦弱的署理指标，不如直接让Tokenizer去学习人类视觉系统自己所依赖的那种高度结构化、语义化的通用表征。
事实像CLIP、DINOv2这样的现代通用表征学习要领，正是在大规模数据上自动化地学习了这种“人类对齐”的视觉表达，才在多种下游使命中体现出强盛的泛化能力。
至此，团队的研究重心正式从“像素级重修”转向了强调理解力的“通用表征学习”。
VTP：回归“压缩即智能”实质
基于这一认知转变，VTP的设计原则变得异常清晰。团队体现：
我们应该融合所有已知有用的表征学习要领来构建一个Tokenizer
详细而言，VTP这次率先实现了从只练“重修”到“明确、重修、天生”的联合优化。
一是通过图文比照学习，建设高层语义明确。
在训练时，团队会给模子看大宗图像-文本配对数据（如“一只猫在沙发上”与对应图片），然后要求图片的特征向量和文字的特征向量尽可能靠近。
这和之前的CLIP思绪一脉相承，但目的更聚焦。CLIP追求的是广义的图文匹配能力，而VTP则要求Tokenizer在压缩图像为紧凑的潜在编码时，必需保存与文本对齐的语义结构。
这意味着，天生模子后续吸收到的每一个潜在体现，自己就已经是“有语义的”——它不但是一堆像素的压缩，而是携带了“猫”、“沙发”等看法及其关系的结构化表达。和以往相比，“语义注入”被提前到了压缩阶段。
二是通过自监视学习，掌握空间结构与视觉知识。
在VTP框架中，自监视学习？橥ü笛诼胪枷窠＃∕IM） 和自蒸馏（DINO气概），“迫使”模子去明确图片的空间关系和物体结构。
这个历程会“逼着”Tokenizer往返覆差别问题：
通过自蒸馏回覆：抛开详细的像素细节，这张图片最焦点的视觉主题或看法是什么？（全局语义）通过MIM回覆：凭证你看到的“冰山一角”，你能推断出整个“冰山”的形状和结构吗？（结构推理）二者协同回覆：为了识别图片主题或从局部重修整体，哪些视觉线索是决议性、不可缺失的？（聚焦焦点）
这一套流程走下来，模子对图像的明确便不再停留在像素层面，而是构建起了却构化的视觉认知。
三是通过重修，保存须要的底层视觉细节。
VTP依然保存了重修目的，但它的定位爆发了转变——其作用不再是“越准越好”，而是确保潜在空间中仍然保有天生所需的纹理、颜色与边沿等细节信息。
这三重目的并非伶仃举行，而是通过一个统一的多使命损失函数举行联合优化：
最终，VTP获得的不是一个在某个指标上“特殊优异”的压缩器，而是一个自带明确能力、对天生模子很是友好的视觉Tokenizer。
这里也增补一个细节：为什么他们不像许多事情一样直接使用现有的CLIP或DINOv2作为Tokenizer，而非要投入重大算力重新预训练一个？
其焦点思索在于两点（团队原话如下）：
表征真的很主要，我们想要做到很极致。在我们的视角下表征包括了自监视、比照学习、甚至是重修（这些只是已知较量成熟的要领，现实上理想的表征远不止这些），市面上没有一个能够很好地融汇这些要领的模子，我们需要自己训练一个；诒碚鞯腡okenizer计划具备scaling的潜力，预训练是最合理的实现方法。若是直接使用已有模子蒸馏或者迁徙，会由于setting过于重大而破损scaling的性子，也会受限于已有的模子规格而无法做充分的论证。
以是，选择“重新最先”的VTP，着实际体现事实怎样呢？
首次展示了Tokenizer的Scaling Law
归纳综合而言，团队通过VTP得出了两大概害发明：
明确力是驱动天生的要害因素视觉Tokenizer也具备明确的Scaling Law
先说第一点。
VTP用实验证实，若是只做重修的话，投入资源越多天生反而可能越差。
下图中，代表重修能力的rFID从2.0降至0.5，重修效果变好；但代表天生能力的gFID从55.04升至58.56，天生效果变差。
而一旦注入“明确力”（即引入CLIP图文比照/SSL自监视使命），模子的天生质量（gFID）会随着明确能力（Linear Probe）的提升而同步变好——
二者泛起显着的正相关，且这种提升会随着训练盘算量增添一连推进。相比之下，缺少“明确力”的古板AE Only计划，其天生质量和明确能力很快陷入障碍。
更进一步，团队在一律算力下比照了差别组合，证实“CLIP+SSL+AE”的联合训练方法上限最高，天生与明确指标均最优。
基于此，团队训练的VTP在明确、重修、天生方面均交出了不错的答卷——
在ImageNet上的零样天职类准确率抵达78.2%，凌驾了原版CLIP的75.5%，已经具备强通用视觉明确能力；在重修能力上凌驾了Stable Diffusion的VAE， rFID低至0.36；在天生能力上凌驾了此前的刷新要领VA-VAE，gFID低至2.81。
更要害的是，在抵达相同天生质量的条件下，VTP的训练收敛速率比LDM快5.7倍、比VA-VAE快4.1倍，大幅降低了训练本钱。
这一系列体现配合印证了团队的判断：Tokenizer的“语义明确力”而非纯粹的像素重修精度，才是驱动天生性能与效率提升的焦点动力。
再说第二点，也是更具突破性的一点。
团队在实验中发明，VTP首次展示了Tokenizer的Scaling Law，即天生性能可以随预训练中投入的盘算量、参数目和数据规模有用增添。
仅从算力维度比照，在不改动下游DiT标准训练设置的条件下，纯粹将Tokenizer的预训练盘算量放大，VTP就能为最终天生效果带来65.8%的性能提升，且提升曲线仍未触顶。
反观古板自编码器（AE），其性能在仅投入约1/10盘算量时便已饱和，且继续增添算力不但收益微乎其微，甚至可能导致天生质量倒退。
以上发明批注，接下来除了在主模子上投入更多参数/算力/数据之外，还可以通过Tokenizer的scaling来提升整个天生系统的性能。
这个结论，乍一看可能会让人有点转不过弯：什么时间，Tokenizer也最先谈scaling了？
在大模子语境里，“Scaling Law”险些自然只属于主模子——参数更大、数据更多、算力更猛，性能就该继续往上走。至于Tokenizer，则恒久被视作一个“前置？椤保鞔蛞桓龉挥镁托校鐾曛匦奘姑屯顺。
但VTP的泛起却改变了这一现实，团队体现：
VTP在latents易学性和通用表征学习之间建设起了明确关联，从而第一次将Tokenizer作为scaling的主角，展现出周全的scaling曲线和扩展偏向
就是说，若是Tokenizer只是被用来精准复刻像素，那么无论怎么堆算力，提升都将很快见顶；而一旦Tokenizer学到的是具备语义结构、对下游更友好的通用表征，事情就完全纷歧样了。
好比对整个行业来说，由于VTP在Tokenizer层面就已经统一了语义对齐、结构认知和细节表达，因此其产出的视觉表征自然具备多使命协同的潜力。
这有点像先把天下翻译成了一种统一、结构化的“视觉语言”。
一旦这套语言确定下来，下游无论是明确使命（如分类、检测），照旧天生使命（如图像合成、编辑），都不再需要各自“重新学怎么形貌这个天下”，而只是站在统一套底层表达之上，做差别的事情。
从这个角度看，VTP自然适适用来构建“明确-天生统一模子”。正如团队所言：
Tokenizer层面的统一，是更实质的统一
也因此，此次VTP的开源就不但单只是提供了一个组件那么简朴了。
其更大的价值或许在于，它为整个行业提供了一条新的、且被实验证执行之有用的路径——
在主模子之外，Tokenizer同样是一个值得恒久投入、且具备明确scaling回报的焦点环节。
现在，VTP的论文和模子权重已经果真，下手能力强的朋侪也可以实验体验下：
换一个视觉Tokenizer，模子性能就能变得纷歧样的feeling（手动狗头）。
【传送门】代码：https://github.com/MiniMax-AI/VTP论文：https://arxiv.org/abs/2512.13687v1模子：https://huggingface.co/collections/MiniMaxAI/vtp
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