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...
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...
自编码器曾试图通过编码-解码器生成图像，但传统的连续编码空间限制了随机创作的自由。VAE通过迫使编码向量服从正态分布，尝试生成，但图像质量仍有提升空间。VQ-VAE则引入了革命性的离散编码，目标是更自然地捕捉图像特征，尽管这带来了处理离散数据和采样难题。尽管它并非生而为生成模型，但其离散编码的...
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...
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 ...
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...
在高质量的数据集上训练一个VQVAE,得到一个具有清晰视觉细节的Decoder、CodeBook和Encoder 在低质量数据集上微调Encoder,并且在Encoder到CodeBook直接插入一个Transformer,用作LQ的Embdedding到HQ的Embedding的映射,因为空间是离散的,相当于一个分类预测任务了.注意transformer和Encoder是一起训练的. ...
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], ...