ওনচেইন ইমেজ সংক্ষেপণ পদ্ধতির জন্য ভিটালিক বুটেরিন প্রাইস টিটোক এআই
TiTok কম্প্রেশন পদ্ধতি বাইটড্যান্স এবং মিউনিখের টেকনিক্যাল ইউনিভার্সিটির গবেষকরা তৈরি করেছেন। TiTok এর গবেষণা পত্র অনুসারে, উন্নত AI ইমেজ কম্প্রেশন প্রযুক্তি একটি 256x256 পিক্সেল ইমেজকে 32টি আলাদা টোকেনে সংকুচিত করতে পারে।
ইথেরিয়াম সহ-প্রতিষ্ঠাতা ভিটালিক বুটেরিন তার সম্ভাব্য ব্লকচেইন অ্যাপ্লিকেশনটির জন্য চিত্র টোকেনাইজার (টিটোক) সংক্ষেপণ পদ্ধতির জন্য নতুন টোকেনকে সমর্থন করেছেন।
সোশ্যাল মিডিয়া প্ল্যাটফর্ম টিকটোকের সাথে বিভ্রান্ত হওয়ার দরকার নেই, নতুন টিটোক সংক্ষেপণ পদ্ধতিটি চিত্রের আকারকে উল্লেখযোগ্যভাবে হ্রাস করে, এটি ব্লকচেইনে স্টোরেজ করার জন্য আরও ব্যবহারিক করে তোলে।
বুটরিন বিকেন্দ্রীভূত সোশ্যাল মিডিয়া প্ল্যাটফর্ম ফারকাস্টারের উপর তিতোকের ব্লকচেইন সম্ভাব্যতা হাইলাইট করে উল্লেখ করে বলেছিলেন যে "320 বিট মূলত একটি হ্যাশ। প্রতিটি ব্যবহারকারীর জন্য চেইনে যেতে যথেষ্ট ছোট ”"
প্রোফাইল পিকচারের (পিএফপিএস) ডিজিটাল চিত্র স্টোরেজ (পিএফপি) এবং অ-ফুঙ্গেবল টোকেন (এনএফটি) এর জন্য বিকাশের উল্লেখযোগ্য প্রভাব থাকতে পারে।
টিটোক ইমেজ সংক্ষেপণ
বাইটেডেন্স এবং টেকনিক্যাল ইউনিভার্সিটি মিউনিখ গবেষকদের দ্বারা বিকাশিত, টিটোক কোনও চিত্রের সংক্ষেপণকে 32 টি ছোট ডেটা টুকরা (বিট) এ মান না হারিয়ে অনুমতি দেয়।
টিটোক রিসার্চ পেপার অনুসারে, অ্যাডভান্সড কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (এআই) চিত্র সংক্ষেপণ টিটোককে 256x256 পিক্সেল চিত্রকে "32 টি পৃথক টোকেন" তে সংকুচিত করতে সক্ষম করে।
টিটোক হ'ল একটি 1-মাত্রিক (1 ডি) চিত্র টোকেনাইজেশন কাঠামো যা "2 ডি টোকেনাইজেশন পদ্ধতিতে বিদ্যমান গ্রিডের সীমাবদ্ধতাগুলি ভেঙে দেয়," আরও নমনীয় এবং কমপ্যাক্ট চিত্রগুলির দিকে পরিচালিত করে।
"ফলস্বরূপ, এটি একটি প্রতিযোগিতামূলক প্রজন্মের গুণমান অর্জনের সময় স্যাম্পলিং প্রক্রিয়া (যেমন, 410 × দ্রুত ডিআইটি-এক্সএল/2 এর চেয়ে দ্রুত) যথেষ্ট গতি বাড়ায়।"
মেশিন লার্নিং চিত্রাবলী
টিটোক মেশিন লার্নিং এবং উন্নত এআই ব্যবহার করে, চিত্রগুলি টোকেনাইজড উপস্থাপনায় রূপান্তর করতে ট্রান্সফর্মার-ভিত্তিক মডেলগুলি ব্যবহার করে।
পদ্ধতিটি অঞ্চল রিডানডেন্সি ব্যবহার করে, যার অর্থ এটি শেষ পণ্যের সামগ্রিক ডেটা আকার হ্রাস করতে চিত্রের বিভিন্ন অঞ্চলে অপ্রয়োজনীয় তথ্য সনাক্ত করে এবং ব্যবহার করে।
"জেনারেটর মডেলগুলিতে সাম্প্রতিক অগ্রগতিগুলি উচ্চ-রেজোলিউশন চিত্রগুলির দক্ষ সংশ্লেষণে চিত্র টোকেনাইজেশনের গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকাটি তুলে ধরেছে।"
গবেষণা পত্র অনুসারে, টিটোকের "কমপ্যাক্ট সুপ্ত উপস্থাপনা" "প্রচলিত কৌশলগুলির চেয়ে যথেষ্ট পরিমাণে আরও দক্ষ এবং কার্যকর উপস্থাপনা অর্জন করতে পারে।"
