VisionAsAdaptations：视觉隐式表示实现

该仓库是论文Compression as Adaptation的官方实现，由剑桥大学与微软亚洲研究院合作，研究以扩散基础模型学习隐式视觉表示，把视觉信息压缩为紧凑表示用于重建，README称单个向量即可表示一幅480规格的图像信息。项目2月12日创建，采用MIT许可，提供图像与视频的训练及重建命令，流程可独立复现。研究视觉压缩与表示学习的团队，可复用其训练与重建命令，在自有数据上验证压缩率与重建质量。