تمكّن التدريب المسبق للنماذج اللغوية باستخدام التنبؤ بالرمز التالي على مجموعات نصية ضخمة من تحقيق إمكانات استثنائية في التعلم الصفرية، والتعلم القليل، والنقل التعلّمي، والمهام المتعددة، سواء في المهام اللغوية التوليدية أو التمييزية. مستلهمين من هذا النجاح، نستكشف نهجًا يُعرف بـ "نمذجة الصور الكمية المتجهة" (VIM)، والذي يشمل تدريب نموذج مُحول (Transformer) للتنبؤ برموز الصور المُرَتَّبة بشكل تسلسلي. يتم تشفير الرموز الصورية المتقطعة من خلال نموذج VQGAN مبني على نموذج محول الرؤية (Vision-Transformer) مُدرّب (ViT-VQGAN). نُقدّم أولًا تحسينات متعددة على نموذج VQGAN الأصلي، بدءًا من البنية المعمارية ووصولًا إلى تعلم مكتبة الرموز (codebook)، مما يؤدي إلى كفاءة أعلى ودقة أفضل في إعادة البناء. ويُحسّن نموذج ViT-VQGAN المُطوّر أداء مهام نمذجة الصور الكمية المتجهة، بما في ذلك توليد الصور دون شرط، وتوليد الصور بشروط فئوية، والتعلم التمثيلي غير المُراقب. عند تدريب النموذج على مجموعة ImageNet بحلّة 256×256، نحقق مؤشر إنسيبشن (IS) قدره 175.1، ومسافة فريشيه إنسيبشن (FID) قدرها 4.17، وهي تحسين كبير مقارنة بنموذج VQGAN الأصلي الذي حقق 70.6 و17.04 على التوالي بالنسبة لـ IS وFID. وباستخدام ViT-VQGAN والتدريب المسبق غير المُراقب، نقوم بتجريب النموذج المُدرّب مسبقًا (Transformer) من خلال متوسط القيم الوسطى للسمات، بطريقة مشابهة لنموذج Image GPT (iGPT). ويتفوّق نموذج VIM-L المدرّب على ImageNet على iGPT-L من حيث دقة التحقق الخطي، من 60.3% إلى 73.2%، مع حجم نموذج مشابه. كما يتفوّق VIM-L على iGPT-XL، الذي تم تدريبه باستخدام بيانات صور ويب إضافية وبحجم نموذج أكبر.