VQ-VAE使用了如下方式关联编码器的输出与解码器的输入:假设嵌入空间已经训练完毕,对于编码器的每个输出向量z_e(x),找出它在嵌入空间里的最近邻z_q(x),把z_e(x)替换成z_q(x)作为解码器的输入。 求最近邻,即先计算向量与嵌入空间K个向量每个向量的距离,再对距离数组取一个argmin,求出最近的下标(比如图中...
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...
首先，他们训练一个PixelCNN，生成离散的「小图像」，这些小图像是VQ-VAE编码的基石。训练过程中，编码器将图像压缩成离散的「小图像」，解码器则负责还原。生成图像时，通过PixelCNN生成这些小图像，再通过VQ-VAE的解码环节完成生成。
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...
例如: 自适应码本:在语音编码中,根据信号特性实时更新码本以提升压缩质量。 神经网络生成码本:利用深度学习自动优化码本结构,增强复杂数据的表征能力(如矢量量化变分自编码器VQ-VAE)。 综上,码本作为信息转换的基础工具,其设计直接影响系统的性能与适应性,未来将继续融合智能化方法以应对更高维...
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...
However, optimizing the codevectors in existing VQ-VAE is not entirely trivial. A problem is codebook collapse, where only a small subset of codevectors receive gradients useful for their optimisation, whereas a majority of them simply ``dies off'' and is never updated or used. This limits ...
CodeFormer也可以用于图像编辑之类的. 做超分可以借鉴一下上述的pipeline 对于VQVAE、连续空间和离散空间的理解:连续空间包含更多信息,但是也会引入噪声;离散空间通过缩小映射空间从而过滤一下噪声.
This has been linked to codebook collapse [36], (a) VQ-VAE [37] Usage: 9.96% (b) SQ-VAE [36] Usage: 49.02% (c) CVQ-VAE Usage: 100% (d) Codebook Perplexity (e) Reconstruction error Figure 1: Codebook usage and reconstruction error. The setting is the same as VQ-VAE [37], ...