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...
reconstruct(vqvae, img, device, cfg['dataset_type']) 训练压缩图像生成模型 PixelCNN 有了一个VQVAE后,我们要用另一个模型对VQVAE的离散空间采样,也就是训练一个能生成压缩图片的模型。我们可以按照VQVAE论文的方法,使用PixelCNN来生成压缩图片。 PixelCNN 的原理及实现方法就不在这里过多介绍了。详情可以参见我...
VAE(变分自编码器):编码->n维向量->每个维度使用正态分布拟合->每个维度采样形成新的n维向量->解码 CVAE(条件VAE):每个维度用拟合后的分布均值要和目标图片一致 VQVAE(向量量化自编码器):编码->n维向量->每个维度使用cookbook找到最近向量->解码 注意VQVAE没有采样的过程。 1. AE AE(Autoencoder),自动编码器。
生成模型VAE 1:28:16 生成模型GAN 1:36:48 1.【15分钟】了解变分自编码器转自:车库里的老锤~1 14:57 如何搭建VQ-VAE模型(Pytorch代码)转自:刹那-Ksana- 05:00 90分钟!清华博士带你一口气搞懂人工智能和神经网络 69.8万播放 【官方双语/合集】线性代数的本质 - 系列合集 428.1万播放 PyTorch深度学习快速...
VAE模型及公式推导 PrincessMQ 71925 04:13 【变分自编码器VAE】可视化讲明白 梗直哥丶 10:57:23 【生成模型VAE】十分钟跟着博士搞懂变分自编码器原理图解+公式推导+项目实战!pytorch深度学习/Python深度学习/生成图像/GAN/论文解读 Transformer李宏毅 8:32:05 ...
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(i, loader, model, optimizer, scheduler, device) if dist.is_primary(): torch.save(model.state_dict(), f"checkpoint/vqvae_{str(i + 1).zfill(3)}.pt") if __name__ == "__main__": parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument("--n_gpu", type=int, default=1) port ...
该训练器用于训练潜在扩散模型(如稳定扩散模型、FLUX、SORA 等)中的 VAE,并包含了一些修改和优化,如固定方差、LPIPS 损失、低通滤波器重建损失等,以提高训练稳定性和性能】'Train VAE like a boss - My attempt to write distributed VAE trainer' GitHub: github.com/cloneofsimo/vqgan-training #VAE训练# #...
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。
变分编码器 Vector Quantised Variational AutoEncoder,VQ-VAE1. 扩散模型 Diffusion Model, DM1. 条件控制器 Conditioning其中主要的VAE由编码器(Encoder)和解码器(Decoder)两部分组成:![picture.image... 也叫模型稀疏化,不同于模型量化对每一个权重参数进行压缩,稀疏化方法是尝试直接“删除”部分权重参数。模型剪枝...