titok-pytorch

用32个token搞定图像重建与生成，效率翻倍

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署 图像生成 🍴 复刻 5 🐛 待处理 1 👀 关注 9
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 183
维护状态 低维护
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源项目，MIT许可证，完全免费，可自行部署使用。

项目预览

titok-pytorch 项目界面预览图
图片来源：GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类图像生成
开发团队lucidrains
GitHubhttps://github.com/lucidrains/titok-pytorch
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目，MIT许可证，完全免费，可自行部署使用。
访问状态🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署
是否开源是
开源协议MIT
主要语言Python
技术栈/模型artificial-intelligence,deep-learning,image-generation,vector-quantization
GitHub 星标★ 183
上线时间2024-06-17 00:00:00
代码更新2024-06-20
仓库体积1.3 MB
本站数据更新2026-11-10
维护状态低维护
收录时间2026-08-09
浏览次数4

项目介绍

TiTok 是字节跳动提出的图像分词模型，核心思想是将图像压缩为极少的 token（如 32 个），用于图像重建和生成。本仓库是其 PyTorch 实现，解决了传统 VQGAN 等模型 token 数量多、计算开销大的问题，在保持重建质量的同时大幅提升生成效率。项目提供模型定义、训练和推理代码，支持从预训练权重加载，适合研究图像离散表示、自回归生成和扩散生成。技术栈涉及向量量化、Transformer 和生成对抗网络，代码结构清晰，便于二次开发。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化，观测越久曲线越完整

数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 183

核心亮点

  • token数量极少（32个），显著降低计算和存储开销
  • 代码结构清晰，便于理解图像分词核心逻辑
  • 支持预训练权重加载，快速上手实验

不足之处

  • 文档/社区待观察
  • 依赖特定实现细节，复现需谨慎调参

适用场景

  • 图像压缩与高效存储
  • 自回归图像生成
  • 扩散模型加速采样

替代项目

VQGAN、VQ-VAE、MaskGIT

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