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Vidtok
简介 :
VidTok是微软开源的一系列先进的视频分词器，它在连续和离散分词方面表现出色。VidTok在架构效率、量化技术和训练策略上都有显著的创新，提供了高效的视频处理能力，并且在多个视频质量评估指标上超越了以往的模型。VidTok的开发旨在推动视频处理和压缩技术的发展，对于视频内容的高效传输和存储具有重要意义。
需求人群 :
VidTok的目标受众是视频处理领域的研究者和开发者，特别是那些需要高效视频压缩和传输解决方案的专业人士。由于VidTok在视频分词技术上的创新和高效性，它非常适合需要处理大量视频数据的企业和研究机构，帮助他们优化视频存储和传输效率。
使用场景
视频内容制作者可以使用VidTok来压缩和优化他们的视频作品，以便在网络上更高效地分享。
在线视频平台可以利用VidTok的技术来改善视频流的质量和传输效率。
研究机构可以基于VidTok进行视频分析和处理的进一步研究，推动视频技术的发展。
产品特色
高效架构：通过分离空间和时间采样降低计算复杂度，保持视频质量。
先进量化：采用有限标量量化（FSQ）技术，解决离散分词中的训练不稳定性问题。
增强训练：采用两阶段策略，先在低分辨率视频上预训练，然后在高分辨率视频上微调，提高效率。
性能卓越：在大规模视频数据集上训练，超越了以往的模型，在PSNR、SSIM、LPIPS和FVD等指标上表现优异。
灵活应用：支持连续和离散分词，适用于不同的视频压缩和处理需求。
开源模型：代码开源，便于研究者和开发者进行二次开发和优化。
使用教程
1. 访问VidTok的GitHub页面并克隆代码库到本地。
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2. 根据提供的`environment.yaml`文件设置Conda环境。
3. 下载预训练模型并放置在`checkpoints`文件夹中。
4. 根据需要修改配置文件，设置数据路径和模型参数。
5. 运行`main.py`脚本开始训练或微调模型。
6. 使用`scripts/inference_evaluate.py`脚本评估视频重建性能。
7. 利用`scripts/inference_reconstruct.py`脚本重建输入视频。
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