使用场景
研究人员使用UniTok进行图像生成任务，以生成高质量的视觉内容。
开发者利用UniTok构建多模态语言模型，用于视觉问答和图像分类。
企业将UniTok集成到内容管理系统中，实现自动化的图像生成和分析。
产品特色
多码本量化：通过将视觉分词分解为多个子码本，有效扩展了潜在特征空间。
统一视觉和语言模型：基于UniTok构建的多模态语言模型，支持视觉生成和理解任务。
高效训练：解决了传统分词器训练过程中的收敛慢和性能不佳问题。
零样本学习：在未见过的数据上表现出色，具有强大的泛化能力。
跨领域应用：适用于多种视觉任务，包括图像生成、分类和问答。
代码复用：通过投影技术复用UniTok的码本嵌入，减少了训练成本。
高性能：在视觉生成和理解任务中均达到或超越了领域特定的连续分词器性能。
使用教程
1. 访问UniTok的GitHub页面，下载代码。
2. 安装必要的依赖库，准备训练数据。
3. 使用UniTok提供的训练脚本，训练多码本量化模型。
4. 将训练好的模型应用于视觉生成或理解任务。
5. 根据需要调整模型参数，优化性能。
6. 部署模型到生产环境，进行实时或批量处理。
