后文提到的VQ-GAN,就是将其换成了Transformer。 代码示例 github.com/bojone/vae/b 周弈帆:VQVAE PyTorch 实现教程 总结 1,上面两篇讲解,都提到了VQ-VAE本质上不是VAE,而是AE+生成模型。 VQ-VAE不是一个VAE,而是一个AE。它的目的是把图像压缩成离散矩阵。或者换个角度说,它提供了把大图像翻译成「小图像...
VQVAE实际上只是一种类似于AE的编码解码器,并没有生成功能,它需要联合如PixelCNN等模型才能进行生成。与普通AE不同的是,VQVAE多了一个codebook,也就是图中的embedding space,这个codebook类似于一个字典,将连续的分布只离散化为这个embedding space。图像经过CNN得到Ze,Ze中的每一个embedding都在codebook中找出最相似...
为了解决这些问题,VQ-VAE希望先降维,然后再对编码向量用PixelCNN建模 Method Overview 图1 左边描述VQ-VAE的流程,右边是嵌入空间的可视化,编码器输出z(x)被映射到最近点e_2,梯度\nabla_z L(红色的) 会使得编码器改变输出,可能会改变下一个前向的configuration K在论文中取512,离散向量维度32x32x1,使用Exponential...
例如,一种被称为矢量量化变分自编码器 (Vector Quantized Variational AutoEncoder / VQ-VAE ) 的自回归 AE 声称可以生成与 GAN 的质量相匹配的图像,同时不会有 GAN 的已知缺点,例如模式崩溃和缺乏多样性等问题。 使用VQ-VAE-2 生成多样化的高保真图像”(链接:arXiv:1906.00446) 在论文中,作者通过生成渔民图像将...
训练VQ-VAE时，编码器与码本同时优化，利用Straight-Through Estimator处理编码过程中的argmin操作，保证梯度的计算。四、维奎自生成对抗网络（VQ-GAN）VQ-GAN结合了VQ-VAE与生成对抗网络（GAN）的思想，使用Transformer作为生成器替代VQ-VAE中的PixelCNN，同时加入基于图块的判别器以实现对抗训练。VQ-GAN的...
VQ-VAE是将中间编码映射为codebook中K个向量之一,然后通过Decoder对latent code进行重建 因此AutoEncoder、VAE和VQ-VAE可以统一为latent code的概率分布设计不一样,AutoEncoder通过网络学习得到任意概率分布,VAE设计为正态分布,VQVAE设计为codebook的离散分布。总之,AutoEncoder的重构思想就是用低纬度的latent code分布来表...
VAE的局限与改进VAE在图像生成质量上仍存在不足，重建与生成的图像较为模糊。因此，后续发展出了DDPM，通过明确编码和解码过程，引入预定义的加噪与去噪操作，显著提高了图像生成质量。此外，VQVAE的出现，通过离散化操作和先压缩再生成的策略，有效解决了高分辨率图像生成的计算资源问题。Stable Diffusion：...
例如,一种被称为矢量量化变分自编码器 (Vector Quantized Variational AutoEncoder / VQ-VAE ) 的自回归 AE 声称可以生成与 GAN 的质量相匹配的图像,同时不会有 GAN 的已知缺点,例如模式崩溃和缺乏多样性等问题。 使用VQ-VAE-2 生成多样化的高保真图像”(链接:arXiv:1906.00446) ...
字幕提取:https://b.jimmylv.cn/video/BV17r4y1u77B【自用】DALL·E 2(内含扩散模型介绍)【论文精读】(内含 生成模型的串讲GAN,AE, DAE, VAE, VQ-VAE ... diffusion GPT哔哔终结者 热门视频 提反馈 客户端更新日志 v2.3.0开源项目,开发者日记:长视频总结 & 思维
Beta-VAE是Variational Autoencoder的一个变体，其核心目标是发现解耦或分解的潜在因子，使得生成的数据具有良好的可解释性，并且易于泛化到多种任务。VQ-VAE是结合了变分自编码器和向量量化技术的模型，特别适用于处理自然语言处理、语音识别等任务。它在处理某些类型的数据时更为自然和高效，特别是在需要将...