MambaVideo for Discrete Video Tokenization with Channel-Split Quantization
作者: Dawit Mureja Argaw, Xian Liu, Joon Son Chung, Ming-Yu Liu, Fitsum Reda
分类: cs.CV
发布日期: 2025-07-06
备注: Project website: https://research.nvidia.com/labs/dir/mamba-tokenizer/
💡 一句话要点
提出基于Mamba的视频离散Token化方法，结合通道分离量化，显著提升视频生成效果。
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)
关键词: 视频Token化 Mamba架构 通道分离量化 自回归视频生成 离散表示
📋 核心要点
- 视频数据维度高，高效自回归生成建模需要离散Token化，现有序列Token化器存在局限性。
- 提出基于Mamba的编码器-解码器架构，并引入通道分离量化方案，增强量化表征能力。
- 实验结果表明，该模型在多个数据集上优于现有方法，并验证了其作为自回归视频生成Tokenizer的鲁棒性。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种先进的离散视频Token化方法，用于高效的自回归生成建模，以应对视频数据的高维度挑战。该方法包含两个关键贡献：首先，提出了一种基于Mamba的新型编码器-解码器架构，克服了以往基于序列的Token化器的局限性。其次，引入了一种新的量化方案，即通道分离量化，它在保持Token数量的同时，显著增强了量化潜在变量的表征能力。我们的模型取得了新的state-of-the-art，优于基于因果3D卷积和基于Transformer的方法，并在多个数据集上进行了验证。实验结果进一步证明了其作为自回归视频生成Tokenizer的鲁棒性。
🔬 方法详解
问题定义：视频自回归生成建模面临高维数据处理的挑战，需要将视频转换为离散的Token序列。现有的基于卷积或Transformer的Token化方法在捕捉长程依赖或压缩效率方面存在不足，限制了生成模型的性能。
核心思路：利用Mamba架构的序列建模能力，克服传统序列模型的局限性，更有效地捕捉视频中的时空依赖关系。同时，通过通道分离量化，在不增加Token数量的前提下，提升量化后潜在变量的表征能力，从而提高视频重建质量和生成效果。
技术框架：该方法采用基于Mamba的编码器-解码器架构。编码器将原始视频帧序列压缩为离散的潜在表示，解码器则将这些潜在表示重构为视频帧。通道分离量化模块位于编码器和解码器之间，对潜在表示进行量化处理。整体流程包括视频输入、Mamba编码、通道分离量化、Mamba解码和视频输出。
关键创新：关键创新在于Mamba架构在视频Token化中的应用，以及通道分离量化方案的设计。Mamba架构能够更有效地建模长序列依赖，而通道分离量化则可以在不增加Token数量的情况下，提升量化潜在变量的表征能力，从而提高视频重建质量。与现有方法相比，该方法在序列建模能力和量化效率方面具有优势。
关键设计：通道分离量化的具体实现是将潜在表示的通道维度划分为多个组，然后对每个组独立进行量化。这种方式可以更好地保留原始特征的信息，避免信息损失。损失函数可能包括重建损失和量化损失，用于优化编码器、解码器和量化器。具体的网络结构参数和训练策略未知。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
该模型在多个视频数据集上取得了state-of-the-art的结果，优于基于因果3D卷积和基于Transformer的方法。具体的性能提升幅度未知，但摘要中强调了其在多个数据集上的优越性，以及作为自回归视频生成Tokenizer的鲁棒性。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于视频压缩、视频生成、视频编辑等领域。例如，可以用于开发更高质量的视频编解码器，生成更逼真的视频内容，以及实现更灵活的视频编辑功能。此外，该方法还可以应用于其他序列数据处理任务，如语音合成、自然语言处理等。
📄 摘要（原文）
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.