VQ-GAN是2021年CVPR的工作,相比VQ-VAE,它的生成质量更好,而且可以做多种生成任务。 VQ-GAN的整体架构大致是将VQVAE的编码生成器从PixelCNN换成了Transformer(GPT-2),并且在训练过程中使用PatchGAN的判别器加入对抗损失。 在VQ-VAE中我们提到,总体的训练是分为两部分的。第一部分是训练编码器、解码器和codebook。...
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...
总之应该是说VQVAE重建的图片没有原图那么清晰,对于FID的计算会有比较大的影响 Conclution 提出了使用带一个强力自回归模型作先验的VQ-VAE在生成多样且高分辨率图片的简单方法,其中编解码器架构都保持跟VQ-VAE一样简单轻量,差别在于对增加的分辨率使用了分级的多尺度隐特征。生成样本的忠实度可比肩最好的GAN,同时在...
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loss包含重建损失与GAN损失，旨在平衡图像的重建质量与生成质量。训练过程中，VQ-GAN通过对抗损失引导模型生成更高质量的图像，同时保持与真实图像的相似...
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) ...
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) ...
VQ-VAE通过将连续的潜在表示空间离散化来改进传统VAE模型。向量量化的过程实质上是将连续潜在空间的点映射到最近的一组离散的向量(即码本中的向量)上,这有助于模型捕捉和表示更加丰富和复杂的数据分布,由于维护了一个codebook,编码范围更加可控,VQVAE相对于VAE,可以生成更大更高清的图片(这也为后续DALLE和VQGAN的...
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
VAE相关改进 VAE的相关改进:1)VAE和GAN结合,GAN的缺点是训练不稳定;2)VAE和flow模型结合;3)VQ-VAE NVAE Nouveau VAE,包含了多尺度架构、可分离卷积、swish **函数、flow 模型等 自回归分布 将隐变量分组,针对组间 多尺度设计 其他性能提升技巧 BN层改进(改成Instance Normalization或Weight Normalizati... ...
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