論文の概要: MambaVideo for Discrete Video Tokenization with Channel-Split Quantization
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.04559v1
- Date: Sun, 06 Jul 2025 22:23:27 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-07-08 15:46:35.23705
- Title: MambaVideo for Discrete Video Tokenization with Channel-Split Quantization
- Title（参考訳）: チャネル分割量子化による離散的ビデオトークン化のためのMambaVideo
- Authors: Dawit Mureja Argaw, Xian Liu, Joon Son Chung, Ming-Yu Liu, Fitsum Reda,
- Abstract要約: 本研究は,2つの重要なコントリビューションを持つ最先端の離散ビデオトークンを導入している。
まず,従来のシーケンスベースのトークン化器の限界を克服する,新しいMambaベースのエンコーダデコーダアーキテクチャを提案する。
第二に、新しい量子化方式、チャネル分割量子化を導入し、量子化潜在体の表現力を大幅に向上させる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 34.23941517563312
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Discrete video tokenization is essential for efficient autoregressive generative modeling due to the high dimensionality of video data. This work introduces a state-of-the-art discrete video tokenizer with two key contributions. First, we propose a novel Mamba-based encoder-decoder architecture that overcomes the limitations of previous sequencebased tokenizers. Second, we introduce a new quantization scheme, channel-split quantization, which significantly enhances the representational power of quantized latents while preserving the token count. Our model sets a new state-of-the-art, outperforming both causal 3D convolutionbased and Transformer-based approaches across multiple datasets. Experimental results further demonstrate its robustness as a tokenizer for autoregressive video generation.
- Abstract（参考訳）: 離散的ビデオトークン化は、ビデオデータの高次元性に起因する効率的な自己回帰生成モデルに不可欠である。
本研究は,2つの重要なコントリビューションを持つ最先端の離散ビデオトークンを導入している。
まず,従来のシーケンスベースのトークン化器の限界を克服する,新しいMambaベースのエンコーダデコーダアーキテクチャを提案する。
第2に,新しい量子化方式であるチャネル分割量子化を導入し,トークン数を保存するとともに,量子化潜在者の表現力を大幅に向上させる。
私たちのモデルは、複数のデータセットにまたがる因果的な3D畳み込みとトランスフォーマーベースのアプローチの両方より優れた、最先端の新たなモデルを設定しています。
自動回帰ビデオ生成のためのトークン化器としての堅牢性をさらに実証する実験結果が得られた。
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