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NesTok：嵌套自对齐1D分词器用于自回归图像生成
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AI 综述
2026年9月30日，arXiv cs.CV 刊出论文《NesTok：用于自回归图像生成的嵌套自对齐 1D Tokenizer》。该工作面向动态视觉 tokenizer，提出嵌套自对齐框架：通过跨长度训练，让较短的 token 序列达到接近全长序列的重建质量。报道称，其在 ImageNet 上的 rFID 为 0.98；在下游图像生成任务中，于 ImageNet 256×256 上取得 gFID 1.46，报道称这是现有可变长度自回归图像生成方法中的最优结果。论文表示代码将公开。目前尚无其他来源的独立报道或复现结果，事件仍处于论文发布阶段。
AI 根据报道生成 · 3 小时前更新
最新进展9月30日 12:00
NesTok 在 ImageNet 256×256 上取得可变长度自回归图像生成最优 gFID 1.46，代码将公开。报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
9月30日
- arXiv cs.CVNesTok：用于自回归图像生成的嵌套自对齐 1D Tokenizer
NesTok 提出面向动态视觉 tokenizer 的嵌套自对齐框架，通过跨长度训练让短 token 序列接近全长序列的重建质量，在 ImageNet 上 rFID 达 0.98。其下游图像生成在 ImageNet 256×256 上取得现有可变长度自回归图像生成方法中最优 gFID 1.46。代码将公开。
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