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本文在统一的transformer框架内，比较了四种分词方法（Affine、AIM、JetFormer、VQ-VAE）用于天文图像，使用64万张星系图像评估重构质量、物理属性预测和形态保持能力。研究发现，没有单一方法在所有任务中表现最佳，突显了表示学习中的权衡。