更后续的资料查询中,发现codebook的概念居然来自VQ-VAE,所以不如先把codebook在VQVAE的概念学了,再来了解motion是如何灵活运用codebook的 近两年,有许多图像生成类任务的前沿工作都使用了一种叫做"codebook"的机制。追溯起来,codebook机制最早是在VQ-VAE论文中提出的。相比于普通的VAE,VQ-VAE能利用codebook机制把图像编码...
3. Codebook更新 4. Finetune 三、GPTVQ 四、VPTQ 五、效果对比 六、总结 在LLM的极低比特(2-3bit)量化方向上,常规的标量量化方法由于数值表达范围的限制,通常很难达到一个可以接受的精度。近年来有不少研究者开始采用VQ(Vector Quantization)的方法来进行LLM的weight-only 量化,并取得了不错的效果,本文试图总...
本文提出的SPAE方法可以视为在VQ-VAE框架[1]之上扩展而来,如上图所示,其主要由一个编码器、量化器(quantizer)和解码器构成。首先使用一个视觉编码器来将图像编码为序列特征 ,然后通过量化器将其分配到LLMs词表(codebook)中最相似的单词上,来产生量化后的嵌入特征 。随后再将 送入到解码器中重建输入图像。 从上...
codec模型解码器将语音token转换为语音流。 1. 单码本(Single-Codebook)Codec模型 单码本Codec模型是一种用于语音压缩和生成的技术,主要作用是将语音信号映射为离散的语音token(类似于语音的特征编码),并通过解码器将这些语音token还原为语音信号。 单码本的作用: 将语音信号进行压缩,以便模型以低维度的离散token表示...
1. 单码本(Single-Codebook)Codec模型 单码本Codec模型是一种用于语音压缩和生成的技术,主要作用是将语音信号映射为离散的语音token(类似于语音的特征编码),并通过解码器将这些语音token还原为语音信号。 单码本的作用: 将语音信号进行压缩,以便模型以低维度的离散token表示语音。
这些小块被进一步编码为一组离散的tokens,通过向量量化(Vector Quantization)将连续的特征映射到预定义的代码簇(codebook)。 图像生成(现在做不了): 在生成过程中,VQGAN可以将这些离散tokens解码回图像。 结合多模态任务: 在多模态任务中(如图像-文本联合建模),VQGAN可以用来将图像数据表示为离散的tokens,这些tokens可...
这些小块被进一步编码为一组离散的tokens,通过向量量化(Vector Quantization)将连续的特征映射到预定义的代码簇(codebook)。 图像生成(现在做不了): 在生成过程中,VQGAN可以将这些离散tokens解码回图像。 结合多模态任务: 在多模态任务中(如图像-文本联合建模),VQGAN可以用来将图像数据表示为离散的tokens,这些tokens可...
[NeurIPS 2022] Towards Robust Blind Face Restoration with Codebook Lookup Transformer - github-llm/CodeFormer
million text-images pairs from the internet optimizer: Adam optimizer tokenization: BPE-ecnode number of parameters: 12B maximum number of parameters (in million): 12000 hardware used: NVIDIA V100 (16GB) GPU extension: A differential variational auto-encoder is used to learn the visual codebook. ...
ID对应的特征表示;对于多模态理解任务,使用SigLIP编码器从图像中提取高维语义特征并将它们展平成一维序列,然后使用理解适配器将这些图像特征映射到预训练模型的输入空间;对于视觉生成任务,使用VQ Tokenizer 将图像转换为离散ID,并将ID序列展平成一维序列,然后使用生成适配器将与每个 ID 对应的codebook embedding映射到 ...