UniTok

UniTok简介

UniTok是由字节跳动联合香港大学和华中科技大学共同研发的统一视觉分词器，能够支持视觉生成与理解任务。该工具采用多码本量化技术，将视觉特征划分为多个小块，并为每个小块分配独立的子码本进行量化处理，从而显著提升离散分词的表示能力，有效解决传统方法在细节捕捉与语义理解之间的矛盾。在ImageNet数据集上，UniTok实现了78.6%的零样本分类准确率，重建质量（rFID）仅为0.38，优于现有分词器。基于UniTok构建的多模态大语言模型（MLLM）在视觉问答和图像生成任务中表现优异，展现出强大的多模态处理潜力。

UniTok的核心功能

• 统一视觉表示：将图像编码为适用于生成和理解任务的离散视觉token。
• 高质量图像重建：在保持图像细节的前提下实现高效重建。
• 语义对齐：通过对比学习与重建损失，确保视觉token与文本描述一致，增强视觉理解能力。
• 多模态大语言模型支持：作为MLLM的视觉输入模块，支持多模态任务的统一处理。

UniTok的技术原理

• 多码本量化：将视觉token分割为多个小块，每个小块使用独立子码本进行量化，显著提升词汇量与表达能力。
• 注意力分解：采用多头注意力机制替代传统线性投影，保留更多语义信息，同时兼容自回归生成任务。
• 统一训练目标：结合重建损失与对比损失，优化图像生成与理解任务。
• 多模态集成：通过MLP投影层将视觉token映射到MLLM的token空间，实现视觉与语言的统一处理。

UniTok的项目资源

• 项目官网：https://foundationvision.github.io/UniTok/
• GitHub仓库：https://github.com/FoundationVision/UniTok
• HuggingFace模型库：https://huggingface.co/FoundationVision/unitok_tokenizer
• arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2502.20321

UniTok的应用场景

• 多模态模型的视觉输入：用于多模态大语言模型的视觉模块，提升综合性能。
• 高质量图像生成：根据文本生成细节丰富的图像，适用于创意设计、广告制作等。
• 视觉问答与理解：辅助模型理解图像内容，应用于教育、医疗影像分析等领域。
• 多模态内容创作：提升新闻报道、社交媒体等内容创作效率。
• 跨模态检索与推荐：用于电商平台、多媒体平台的内容匹配与推荐。