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著者：Josh O’Sullivan、Cointelegraph：ホワイトウォーター、ビッチンビジョン
Ethereumの共同設立者Vitalik Buterinは、新しいものを支持しています潜在的なブロックチェーンアプリケーションの画像トークネイザー（ティトック）圧縮法のトークン。
ソーシャルメディアプラットフォームのTiktokと混同しないでください。新しいTitok圧縮法により、画像サイズが大幅に縮小され、ブロックチェーンの保存に適しています。
Buterinは、分散型ソーシャルメディアプラットフォームFarcasterのTitokのブロックチェーンの可能性を強調し、「320ビットは基本的にハッシュ値です。すべてのユーザーをチェーンに導くのに十分なほど小さい」と述べました。
この開発は、プロファイル画像（PFP）と非ファンなトークン（NFT）のデジタル画像ストレージに大きな影響を与える可能性があります。
チチック画像圧縮
ティトックは、ミュンヘン工科大学のbytedanceと研究者によって開発されました。画像は、品質を失うことなく、32の小さなデータブロック（ビット）に圧縮できます。
Titokの研究論文によると、高度な人工知能（AI）画像圧縮により、Titokは256×256ピクセルの画像を「32個の離散マーカー」に圧縮できます。
Titokは、より柔軟でコンパクトな画像を生成するために「2Dトークン化アプローチに存在するグリッド制約を破壊する」1次元（1D）画像トークン化フレームワークです。
「したがって、競争力のある世代の品質を達成しながら、サンプリングプロセス（例：DIT-XL/2よりも410倍高速）を大幅に高速化できます。」
Tiktokの研究論文は、画像圧縮サイズの比較を示しています。出典：Tiktok
機械学習画像
Titokは、機械学習と高度な人工知能を使用して、トランスベースのモデルを使用して画像をトークン化された表現に変換します。
この方法では、地域の冗長性を使用します。つまり、画像のさまざまな領域で冗長な情報を識別および使用して、最終製品の全体的なデータサイズを削減します。
「生成モデルの最近の進歩は、高解像度画像の効率的な合成における画像マーカーの重要な役割を強調しています。」
調査論文によると、Titokの「コンパクトな潜在表現」は、「従来の技術よりも効率的で効率的な表現」を生み出すことができます。
ティトックフレームワーク（c）を使用した画像再構成（a）および生成（b）。出典：Titok
ティクトク、ティクトクではありません
同様の名前にもかかわらず、ソーシャルメディアプラットフォームのTiktokはButerinによって認識されていません。
Ethereumの共同設立者は、Titokのブロックチェーンの可能性を強調し、画像圧縮に対するこの新しいAIを搭載したアプローチに信頼性を追加しました。
「画像潜在スペースを2Dメッシュとして扱う既存の2D VQモデルとは異なり、画像を1D潜在シーケンスとしてマークするためのよりコンパクトなフォーミュラを提供します。」
提案された新しいアプローチは、「「2Dマーカー」の8〜64倍のマーカーが少ない画像を表すことができ、チームはこの研究が「より効果的な画像表現」のインスピレーションを提供できることを望んでいます。
