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Vidtok
簡介 :
VidTok是微軟開源的一系列先進的視頻分詞器，它在連續和離散分詞方面表現出色。VidTok在架構效率、量化技術和訓練策略上都有顯著的創新，提供了高效的視頻處理能力，並且在多個視頻質量評估指標上超越了以往的模型。VidTok的開發旨在推動視頻處理和壓縮技術的發展，對於視頻內容的高效傳輸和存儲具有重要意義。
需求人群 :
VidTok的目標受眾是視頻處理領域的研究者和開發者，特別是那些需要高效視頻壓縮和傳輸解決方案的專業人士。由於VidTok在視頻分詞技術上的創新和高效性，它非常適合需要處理大量視頻數據的企業和研究機構，幫助他們優化視頻存儲和傳輸效率。
使用場景
視頻內容製作者可以使用VidTok來壓縮和優化他們的視頻作品，以便在網絡上更高效地分享。
在線視頻平臺可以利用VidTok的技術來改善視頻流的質量和傳輸效率。
研究機構可以基於VidTok進行視頻分析和處理的進一步研究，推動視頻技術的發展。
產品特色
高效架構：通過分離空間和時間採樣降低計算複雜度，保持視頻質量。
先進量化：採用有限標量量化（FSQ）技術，解決離散分詞中的訓練不穩定性問題。
增強訓練：採用兩階段策略，先在低分辨率視頻上預訓練，然後在高分辨率視頻上微調，提高效率。
性能卓越：在大規模視頻數據集上訓練，超越了以往的模型，在PSNR、SSIM、LPIPS和FVD等指標上表現優異。
靈活應用：支持連續和離散分詞，適用於不同的視頻壓縮和處理需求。
開源模型：代碼開源，便於研究者和開發者進行二次開發和優化。
使用教程
1. 訪問VidTok的GitHub頁面並克隆代碼庫到本地。
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2. 根據提供的`environment.yaml`文件設置Conda環境。
3. 下載預訓練模型並放置在`checkpoints`文件夾中。
4. 根據需要修改配置文件，設置數據路徑和模型參數。
5. 運行`main.py`腳本開始訓練或微調模型。
6. 使用`scripts/inference_evaluate.py`腳本評估視頻重建性能。
7. 利用`scripts/inference_reconstruct.py`腳本重建輸入視頻。
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