在简单介绍完VAE模型后,VQ-VAE模型实际上就是在编码器与解码器之间再构建一个向量离散化的隐空间(latent space)也可以将其理解为一个进行离散化之后的语义空间, 构建离散空间(codebook/latent space)文章中指出可以避免后验崩塌(posterior collapse),后验崩塌简单来说就和神经网络担心梯度消失一样,这时候解码器生成的...
Codebook: GPT-2: Reference VQGAN系列 详解VQGAN(一)| 结合离散化编码与Transformer的百万像素图像生成 详解VQGAN(二)| 训练细节与PyTorch模型搭建代码 详解VQGAN(三)| VQGAN在文本-图像生成(+CLIP) · 图像理解/分类 · 图像修复等方面的应用 一、VQGAN模型回顾 在上一篇文章的讲解中,我们介绍了VQGAN的整体...
生成编码 defgenerate_codes(node,prefix='',codebook=defaultdict()):ifnode.charisnotNone:codebook[node.char]=prefixelse:generate_codes(node.left,prefix+'0',codebook)generate_codes(node.right,prefix+'1',codebook)returncodebook 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 点击这里查看高级命令 展开高级命令 # 需要...
CodeFormer_PyTorch基本原理 CodeFormer_PyTorch是一种基于PyTorch框架的人脸修复与图形超分算法模型,由南洋理工大学S-Lab开发。该模型结合了编码本(Codebook)和Transformer的思想,通过两个阶段实现低质量人脸图像到高质量图像的转换。 第一阶段:编码与量化 在第一阶段,模型通过编码器将高质量图像转换为特征表示,并利用编...
Codebook layer:通过向量空间中的最近邻查找压缩高维数据,它也是 VQVAE 的重要组成部分。 Shifted-window Attention:window 基于 multi-head self attention,是 Swin 3D Transformer 等编码器的重要组件。 CLIP 组件:由 OpenAI 发布,是一个在学习文本和图像表征方面非常有效的模型。
Codebook layer: 通过向量空间中的最近邻查找压缩高维数据,它也是 VQVAE 的重要组成部分。 Shifted-window Attention: window 基于 multi-head self attention,是 Swin 3D Transformer 等编码器的重要组件。 CLIP 组件: 由 OpenAI 发布,是一个在学习文本和图像表征方面非常有效的模型。
import torch from dalle_pytorch import DiscreteVAE, DALLE vae = DiscreteVAE( image_size = 256, num_layers = 3, num_tokens = 8192, codebook_dim = 1024, hidden_dim = 64, num_resnet_blocks = 1, temperature = 0.9 ) dalle = DALLE( dim = 1024, vae = vae, num_text_tokens = 10000,...
import torch from vector_quantize_pytorch import ResidualVQ residual_vq = ResidualVQ( dim = 256, num_quantizers = 8, # specify number of quantizers codebook_size = 1024, # codebook size ) x = torch.randn(1, 1024, 256) quantized, indices, commit_loss = residual_vq(x) # (1, 1024,...
codebook_scale=codebook_scale 216221 ) 217222 218223 image_feats=torch.randn(1,16,32,32) +8-8 Original file line numberDiff line numberDiff line change @@ -44,6 +44,9 @@ def maybe_distributed_mean(t): 4444 defexists(v): 4545 ...
+545 PyTorch/built-in/audio/Stable_Audio_Tools/stable_audio_tools/models/codebook_patterns.py 0 -> 100644 加载差异 差异被折叠 +561 PyTorch/built-in/audio/Stable_Audio_Tools/stable_audio_tools/models/conditioners.py 0 -> 100644 加载差异 差异被折叠 ...