首先将任何非字符的序列信息使用特殊n个token 编码。
具体编码方法以图像为例子说明：
将固定尺寸图像如256256 的图像分割为1616 的子图像块。
将已知的所有图像数据都分割后进行str将其看做是一个长的字符，而后去重后方式一个词表。
使用特殊1024 个token 表示该词表。由于词表远远大于该特殊token 的个数，必须使用 多个位的特殊token 表示，例如
使用两位 token 表示 能 1024*1024 词 可以不断的 累乘 直到大于词表大小 固定使用 这些位的token 且 小的要前面填充0 token。
例如 0,0,1023 表示一个子图。这样就可以使用 1024 个token 表示词表。
这样将整个数据集和特殊token 建立映射关系。只要设计一个神经网络学习整个映射关系，就能实现任意图像和特殊token之间的转换。
反过来任意特殊token 也能转换为任意图像。
通过上面的例子可以同样的将任务声音进行转换。
也可以将任意视频信息进行转换。
总之只要数据量足够就能完全模拟任何信息。且能通过文字控制任何信息的生成。
当前是如何制作两个完全有效学习特殊token和这些信息的互转的神经网络。