在计算机视觉领域，如何高效地处理图像一直是研究的热点话题。近日，斯坦福大学的李飞飞教授和吴佳俊教授的团队发布了一项新的研究成果，提出了一种名为 “FlowMo” 的创新型图像 tokenizer。这种新方法在不依赖卷积神经网络（CNN）和生成对抗网络(GAN)的情况下，显著提升了图像重建的质量。当我们看到一张猫咪的照片时，大脑可以瞬间识别出那是一只猫。然而，对于计算机而言，处理图像则显得复杂得多。计算机将图像视为庞大的数字矩阵，通常需要数百万个数字来表示每一个像素