VTP – MiniMax視頻團(tuán)隊(duì)開源的視覺生成模型預(yù)訓(xùn)練框架

VTP，全稱Visual Tokenizer Pre-training，是由MiniMax視頻團(tuán)隊(duì)傾力打造的一套面向視覺生成模型的開源預(yù)訓(xùn)練框架。該框架的核心在于對視覺tokenizer的深度優(yōu)化，它巧妙地融合了對比學(xué)習(xí)、自監(jiān)督學(xué)習(xí)以及重建學(xué)習(xí)等多種前沿技術(shù)。通過從零開始精心預(yù)訓(xùn)練tokenizer，VTP旨在生成更具結(jié)構(gòu)化且易于學(xué)習(xí)的潛在表示（latent），為后續(xù)的視覺內(nèi)容生成奠定堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。

與傳統(tǒng)tokenizer相比，VTP展現(xiàn)出了卓越的可擴(kuò)展性。隨著模型參數(shù)、計(jì)算資源以及訓(xùn)練數(shù)據(jù)規(guī)模的不斷增長，VTP能夠顯著提升下游生成模型的性能，為視覺生成領(lǐng)域帶來了全新的視角與創(chuàng)新方法。

VTP的核心優(yōu)勢

• 卓越的生成品質(zhì)：通過精煉潛在空間的結(jié)構(gòu)，VTP使生成模型能夠更高效地學(xué)習(xí)并創(chuàng)造出更高質(zhì)量的圖像與視頻。
• 強(qiáng)大的擴(kuò)展能力：VTP具備出色的規(guī)模化潛力，投入更多的預(yù)訓(xùn)練資源（參數(shù)、算力、數(shù)據(jù)）將直接轉(zhuǎn)化為下游生成模型性能的持續(xù)飛躍。
• 加速模型收斂：在各類生成任務(wù)中，搭載VTP預(yù)訓(xùn)練tokenizer的模型，其收斂速度得到了顯著提升。
• 廣泛的多任務(wù)適應(yīng)性：經(jīng)過VTP預(yù)訓(xùn)練的tokenizer，在零樣本分類、圖像重建等多種任務(wù)上均表現(xiàn)搶眼，展現(xiàn)出極高的通用性。

VTP的技術(shù)精髓

• 多學(xué)習(xí)范式協(xié)同優(yōu)化：VTP通過區(qū)分正負(fù)樣本對，深入學(xué)習(xí)圖像間的差異化特征，從而增強(qiáng)模型對圖像語義的精準(zhǔn)把握。同時(shí)，它利用圖像自身的內(nèi)在結(jié)構(gòu)信息作為監(jiān)督信號，學(xué)習(xí)圖像的高層語義特征，例如通過預(yù)測局部區(qū)域來洞察全局信息。在傳統(tǒng)VAE（變分自編碼器）重建圖像學(xué)習(xí)潛在空間的基礎(chǔ)上，VTP進(jìn)一步整合了其他學(xué)習(xí)方法，以實(shí)現(xiàn)對潛在表示的精細(xì)打磨。
• 打造易于學(xué)習(xí)的潛在空間：VTP致力于創(chuàng)造一個(gè)對下游生成模型更為友好的潛在空間。通過優(yōu)化潛在表示的結(jié)構(gòu)，使其更貼近人類視覺感知中的結(jié)構(gòu)化表達(dá)方式，從而大幅提升下游模型的學(xué)習(xí)效率和最終的生成效果。
• 預(yù)訓(xùn)練與下游任務(wù)的解耦設(shè)計(jì)：VTP將tokenizer的預(yù)訓(xùn)練過程與其在下游任務(wù)中的具體應(yīng)用進(jìn)行了有效分離。預(yù)訓(xùn)練階段專注于提升tokenizer的表征能力，而下游任務(wù)則充當(dāng)一個(gè)“黑盒評估系統(tǒng)”，客觀驗(yàn)證tokenizer性能的提升。
• 為可擴(kuò)展性而生：VTP通過大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練，充分展現(xiàn)了其卓越的可擴(kuò)展性。隨著預(yù)訓(xùn)練階段投入資源的增加，tokenizer的性能將持續(xù)優(yōu)化，并帶動(dòng)下游生成模型實(shí)現(xiàn)同步的性能飛躍。

VTP的項(xiàng)目入口

• GitHub代碼庫：https://github.com/MiniMax-AI/VTP
• HuggingFace模型中心：https://huggingface.co/collections/MiniMaxAI/vtp
• arXiv技術(shù)論文：https://arxiv.org/pdf/2512.13687v1

VTP的應(yīng)用前景

• 革新圖像與視頻生成：VTP通過其優(yōu)化的視覺tokenizer，極大地提升了生成內(nèi)容的質(zhì)量，為創(chuàng)意設(shè)計(jì)、廣告制作、影視特效等領(lǐng)域提供了強(qiáng)大的工具，能夠快速生成精美的圖像和視頻。
• 賦能零樣本學(xué)習(xí)：VTP借助對比學(xué)習(xí)和自監(jiān)督學(xué)習(xí)，獲得了通用的視覺表征能力，在零樣本分類和跨模態(tài)任務(wù)中表現(xiàn)出色，使得無需大量標(biāo)注數(shù)據(jù)即可實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)的圖像識別與理解。
• 驅(qū)動(dòng)工業(yè)級生成系統(tǒng)：VTP顯著加速了下游模型的收斂速度，提高了整體效率，能夠滿足工業(yè)界快速迭代和部署的需求。
• 優(yōu)化數(shù)據(jù)分布，定制化生成：通過靈活調(diào)整VTP的訓(xùn)練數(shù)據(jù)分布，可以生成高度符合特定需求的圖像或視頻，這在醫(yī)學(xué)圖像生成、個(gè)性化內(nèi)容創(chuàng)作等領(lǐng)域具有廣闊的應(yīng)用前景。
• 推動(dòng)前沿研究與開發(fā)：VTP向研究社區(qū)開放了源代碼和預(yù)訓(xùn)練權(quán)重，為深入探索生成模型機(jī)制、開發(fā)更高效的模型架構(gòu)提供了寶貴的資源。