VQ-GAN ViT-VQ-GAN DALL-E SPAE HQ-VAE UniCode LQAE RQ-VAE FSQ VQ-GAN-LC Make-A-Scene MaskGIT Muse Parti VAR 本文主要介绍AutoEncoder在图像生成(主要是自回归图像生成)以及多模态大模型中的应用。 VAE 《Auto-Encoding Variational Bayes》 https://arxiv.org/pdf/1312.6114arxiv.org/pdf/1312....
而这篇文章,首先对其中的一个组件进行学习:Autoencoder/VQGANs,可以将图像从像素空间压缩到低维的隐空间。 原理简介 Stable Diffusion is a latent text-to-image diffusion model。stable diffusion本质是一种latent diffusion models(LDMs),隐向量扩散模型。diffusion models (DMs)将图像的形成过程分解为去噪自动编码...
Adversarial AutoEncoder 既然说到生成模型引入AutoEncoder,那必定也少不了将GAN的思路引入AutoEncoder[9],也取得了不错的效果。 对抗自编码器的网络结构主要分成两大部分:自编码部分(上半部分)、GAN判别网络(下半部分)。整个框架也就是GAN和AutoEncoder框架二者的结合。训练过程分成两个阶段:首先是样本重构阶段,通过...
前一篇文章详细讲解了循环神经网络LSTM RNN如何实现回归预测,通过sin曲线拟合实现如下图所示效果。本篇文章将分享无监督学习Autoencoder的原理知识,然后用MNIST手写数字案例进行对比实验及聚类分析,运行效果如下图所示。基础性文章,希望对您有所帮助! 本专栏主要结合作者之前的博客、AI经验、“莫烦”老师的视频学习心得和...
使用Python实现深度学习模型:生成对抗网络(GAN) 深度学习gan模型网络python 生成对抗网络(Generative Adversarial Network,GAN)是一种无监督学习的深度学习模型,由Ian Goodfellow等人在2014年提出。GAN包含两个相互竞争的神经网络:生成器(Generator)和判别器(Discriminator)。生成器试图生成看起来像真实数据的假数据,而判别器...
AAE的核心其实就是利用GAN的思想,利用一个生成器G和一个判别器D进行对抗学习,以区分Real data和Fake data。具体思路是这样的,我现在需要一个满足 概率分布的 向量,但是 实际上满足 分布。那么我就首先生成一个满足 分布的 向量,打上Real data的标签,然后将 向量打上Fake data的标签,将它们俩送入判别器D。判别...
我们之前讲过GAN,它与GAN相比有着一些好处,同时也有着一些缺点。我们先来讲讲其跟GAN相比有着哪些优点。 第一点,我们使用GAN来生成图片有个很不好的缺点就是我们生成图片使用的随机高斯噪声,这意味着我们并不能生成任意我们指定类型的图片,也就是说我们没办法决定使用哪种随机噪声能够产生我们想要的图片,除非我们能...
对抗自编码器结合了GAN的思想，将自编码部分与GAN判别网络结合，通过交替更新参数来提高encoder的鲁棒性，实现样本重构和生成。训练完毕后，自编码器的encoder部分学习到了从样本数据到抽象特征的映射关系。综上所述，AutoEncoder模型框架经历了从基本原理到各种演进版本的不断探索和发展，这些演进不仅丰富了...
自编码的作用是,将输入样本压缩到隐藏层,再在输出端重建样本。也就是说,自编码网络输出层与输入层存在关系: 自编码由两个部分组成,编码器(encoder)和解码器(decoder) 编码器: 解码器: 目标函数: 自编码可以看做将数据进行压缩(由原来的“n维”压缩成“m维”(m=隐藏层神经元数目)),然后再在需要的时候用损失...
生成对抗网络(GenerativeAdversarial Networks,GAN):生成对抗网络是一种由生成器和判别器组成的对抗性模型。自动编码器可以与生成对抗网络相结合,实现更加高质量的样本生成和图像重建。 自监督学习:自监督学习是一种无监督学习的方法,通过使用数据本身的特性来进行训练。自动编码器可以用于自监督学习,从而实现对数据的更好...