O fundador da Ethereum, Vitalik Buterin, apoia o TiTok como potencial aplicativo blockchain

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Como um investidor experiente em criptografia e seguidor ávido do ecossistema Ethereum, considero o recente endosso de Vitalik Buterin ao TiTok AI um desenvolvimento intrigante. O potencial deste novo método de compressão de imagem para permitir a criação mais fácil de imagens de perfil e NFTs é uma perspectiva interessante para a comunidade.

Nas palavras do cofundador da Ethereum, Vitalik Buterin, a técnica inovadora de compressão de imagens chamada TiTok AI da Token for Image poderia compactar imagens em um tamanho gerenciável, permitindo sua adição a redes blockchain como Ethereum (ETH).

Buterin referiu-se ao método de compressão de imagem como um novo meio de “codificar uma imagem de perfil” em sua plataforma de mídia social Warpcast. Se esse método puder reduzir uma imagem para apenas 320 bits, o que ele descreveu como “quase equivalente a um hash”, isso tornará as imagens pequenas o suficiente para serem incluídas na blockchain para cada usuário.

Como pesquisador na área de tecnologia blockchain e inteligência artificial, me deparei com um intrigante X-post sobre Leonardo AI, uma renomada plataforma geradora de imagens. A atenção do cofundador da Ethereum foi despertada por esta postagem, que apresentou os recursos avançados de IA do TikTok.

Ethan\_smith\_20, um pesquisador que usa esse identificador, compartilhou concisamente como essa técnica pode ajudar indivíduos que buscam representar informações visuais complexas contendo detalhes de alta frequência em apenas 32 símbolos ou tokens.

O fundador da Ethereum, Vitalik Buterin, apoia o TiTok como potencial aplicativo blockchain

De acordo com o ponto de vista de Buterin, esta abordagem simplificaria o processo tanto para desenvolvedores quanto para criadores na geração de imagens de perfil e tokens não fungíveis (NFTs).

Resolver problemas anteriores de tokenização de imagens

O sistema de IA denominado TiTok, uma colaboração entre a ByteDance, empresa-mãe da TikTok, e a Universidade de Munique, destaca-se pela sua abordagem única e unidimensional de tokenização. Isso é diferente dos métodos bidimensionais comumente usados ​​na área.

Com base em um estudo sobre tokenização de imagens no TikTok, a inteligência artificial reduz imagens renderizadas de 256×256 pixels em apenas 32 representações ou tokens exclusivos.

O artigo destacou deficiências nas técnicas anteriores de tokenização de imagens, incluindo VQGAN. Antes disso, era viável tokenizar imagens, mas os métodos eram limitados pelo uso de “grades latentes 2D com taxas de redução da resolução predeterminadas”.

Em termos mais simples, a segmentação de imagens 2D teve dificuldade em lidar com redundâncias nas imagens, e as áreas adjacentes muitas vezes pareciam bastante semelhantes.

O TikTok emprega tecnologia de IA para resolver problemas de imagem, dividindo-as em sequências 1D de representações latentes, que representam de forma compacta as informações essenciais e eliminam regiões redundantes.

Além disso, a implementação de uma estratégia de tokenização para imagens pode simplificar o gerenciamento de imagens em sistemas blockchain e aumentar significativamente a eficiência do processamento.

Como investidor em criptografia, estou entusiasmado com esta nova tecnologia que apresenta velocidades até 410 vezes mais rápidas do que as que temos atualmente. Este é um salto significativo em eficiência computacional para mim e para a comunidade criptográfica como um todo.

2024-06-16 18:06