El cofundador de Ethereum, Vitalik Buterin, ha respaldado el nuevo método de compresión Token for Image Tokenizer (TiTok) para su posible aplicación blockchain.

No debe confundirse con la plataforma de redes sociales TikTok, el nuevo método de compresión TiTok reduce significativamente el tamaño de la imagen, lo que la hace más práctica para el almacenamiento en blockchain.

buterin resaltado El potencial de la cadena de bloques de TiTok en la plataforma descentralizada de redes sociales Farcaster, afirmando que “320 bits es básicamente un hash. Lo suficientemente pequeño como para conectarse en cadena para cada usuario”.

El desarrollo podría tener implicaciones significativas para el almacenamiento de imágenes digitales de imágenes de perfil (PFP) y tokens no fungibles (NFT).

Fuente: Tomás

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Compresión de imágenes TiTok

Desarrollado por ByteDance y investigadores de la Universidad Técnica de Múnich, TiTok permite comprimir una imagen en 32 pequeños fragmentos de datos (bits) sin perder calidad.

Según la investigación de TiTok papella compresión de imágenes avanzada de inteligencia artificial (IA) permite a TiTok comprimir una imagen de 256×256 píxeles en “32 tokens discretos”.

TiTok es un marco de tokenización de imágenes unidimensionales (1D) que “rompe las restricciones de cuadrícula existentes en los métodos de tokenización 2D”, lo que genera imágenes más flexibles y compactas.

“Como resultado, se consigue una aceleración sustancial del proceso de muestreo (por ejemplo, 410 veces más rápido que DiT-XL/2) y al mismo tiempo se obtiene una calidad de generación competitiva”.

Trabajo de investigación de TiTok que muestra comparaciones del tamaño de compresión de imágenes. Fuente: TiTok

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Imágenes de aprendizaje automático

TiTok utiliza aprendizaje automático e inteligencia artificial avanzada, utilizando modelos basados ​​en transformadores para convertir imágenes en representaciones tokenizadas.

El método utiliza redundancia de región, lo que significa que identifica y utiliza información redundante en diferentes regiones de la imagen para reducir el tamaño general de los datos del producto final.

“Los avances recientes en los modelos generativos han puesto de relieve el papel crucial de la tokenización de imágenes en la síntesis eficiente de imágenes de alta resolución”.

Según el artículo de investigación, la “representación latente compacta” de TiTok puede producir “representaciones sustancialmente más eficientes y efectivas que las técnicas convencionales”.

Ilustración de reconstrucción de imágenes (a) y generación (b) con el framework TiTok (c). Fuente: TiTok

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TiTok, no TikTok

A pesar del nombre similar, TikTok, la plataforma de redes sociales, no recibió el respaldo de Buterin.

El cofundador de Ethereum, destacando el potencial blockchain de TiTok, da credibilidad al nuevo método de compresión de imágenes impulsado por IA.

“A diferencia de los modelos 2D VQ existentes que consideran el espacio latente de la imagen como una cuadrícula 2D, proporcionamos una formulación más compacta para tokenizar una imagen en una secuencia latente 1D”.

El nuevo método propuesto puede “representar una imagen con entre 8 y 64 veces” menos tokens que los “tokenizadores 2D”, y el equipo espera que la investigación pueda arrojar luz sobre una “representación de imágenes más eficiente”.

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