VQ-VAE和AE的唯一区别,就是VQ-VAE会编码出离散向量,而AE会编码出连续向量。 可为什么VQ-VAE会被归类到图像生成模型中呢?这是因为VQ-VAE的作者利用VQ-VAE能编码离散向量的特性,使用了一种特别的方法对VQ-VAE的离散编码空间采样。VQ-VAE的作者之前设计了一种图像生成网络,叫做PixelCNN。PixelCNN能拟合一个离散的分...
VQ-VAE-2: RQ-VAE: 背景: 方法: 训练: Trick: FSQ: 方法: 实验: 引用: VAE: VAE (variational autoencoder,变分自编码器) 是一种强大的生成模型, Encoder 把数据编码到隐空间 z=Ecd(x) ,其学习条件概率 pϕ(z|x), Decoder 把数据从隐空间中重建回来 x=Dcd(z) ,其学习另一个条件概率 qθ(x...
近期，图像生成领域中出现了一种名为"codebook"机制的创新技术，这一概念最早在VQ-VAE论文中被提出。相较于传统的变分自编码器(VAE)，VQ-VAE利用codebook机制将图像编码为离散向量，为图像生成类任务提供了新思路。这一方法不仅启发了众多后续工作，如著名的Stable Diffusion，也为我们理解VQ-VAE的核心概念...
VQ-VAE的工作流程涉及精细的步骤，包括训练编码器和解码器，以及训练PixelCNN生成这些关键的离散表示。在随机采样阶段，这个流程生成出最终的图像。实际上，VQ-VAE作为自编码器的变形，通过离散向量的压缩与解压缩，提供了一种创新的图像处理策略。核心的技术革新在于VQ-VAE如何运用"停止梯度"技巧。在前向传...
要查看VQVAE(Vector Quantized Variational AutoEncoder)的codebook频率,你可以按照以下步骤进行操作: 加载VQVAE模型和codebook: 首先,你需要加载预训练的VQVAE模型和codebook。这通常涉及到加载模型的权重和codebook向量。假设你已经有了模型和codebook的保存路径,可以使用以下代码加载它们: python import torch # 加载VQVA...
In this paper, we present a simple alternative method for online codebook learning, Clustering VQ-VAE (CVQ-VAE). Our approach selects encoded features as anchors to update the ``dead'' codevectors, while optimising the codebooks which are alive via the original loss. This strategy brings ...
In this paper, we present a simple alterna- tive method for online codebook learning, Clustering VQ- VAE (CVQ-VAE). Our approach selects encoded features as anchors to update the "dead" codevectors, while optimis- ing the codebooks which are alive via the original loss. This strategy ...
We propose a Multi-Stage, Multi-Codebook (MSMC) approach to high-performance neural TTS synthesis. A vector-quantized, variational autoencoder (VQ-VAE) based feature analyzer is used to encode Mel spectrograms of speech training data by down-sampling progressively in multiple stages into MSMC Re...
Frequent use of codebook resets to enhance the usage of the Vector Quantization Variational Autoencoder (VQ-VAE) may significantly alter the codebook distribution and consequently diminish the training efficiency. In this work, we introduce a novel codebook learning approach called Exponentially Weighted ...
2.1.4 VQ Codebook Learning The VQ autoencoder was originally introduced in the VQ- VAE [50] framework. It leverages a vector quantiza- tion codebook to address the problem of posterior col- lapse [14]. VQGAN further improves the visual quality of reconstructed images by introducing perceptual...