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...
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。
VQ-VAE classVQVAE(BaseVAE):def__init__(self,in_channels:int,embedding_dim:int,num_embeddings:int,hidden_dims:List=None,beta:float=0.25,img_size:int=64,**kwargs)->None:super(VQVAE,self).__init__()self.embedding_dim=embedding_dimself.num_embeddings=num_embeddingsself.img_size=img_size...
如何搭建VQ-VAE模型(Pytorch代码)转自:刹那-Ksana- 05:00 从0配置环境到跑通代码:pycharm+anaconda+pytorch+cuda全详解,最通俗易懂的深度学习环境配置教程! 唐宇迪深度学习 2613 25 3小时我居然就搞懂了大学四年没学会的【线性回归分析和逻辑回归模型】教程!草履虫都能学会的原理+代码实现+实验分析,学不会UP跪...
vq-vae-2-pytorch在PyTorch中使用VQ-VAE-2生成各种高保真图像的实现必需的Python> = 3.6 PyTorch> = 1.1 lmdb(用于存储提取的代码)VQ-VAE pretra vq-vae-2的检查点-pytorch在PyTorch更新2020-06-01中使用VQ-VAE-2生成各种高保真图像的实现现在支持分布式训练。train_vqvae.py和vqvae.py现在支持分布式训练。 您...
GDCenter/vq-vae-2-pytorchPublic forked fromrosinality/vq-vae-2-pytorch Notifications Fork0 Star0 Code Pull requests Actions Projects Security Insights Additional navigation options Files master checkpoint sample .gitignore LICENSE README.md dataset.py ...
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 【中英字幕】油管百万好评的《编程思维》,让你的编程能力飞速提升,这么好的课程还没人看?我不更了!《像程序员一样思考》 9.1万播放 [playli...
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PyTorch implementation of VQ-VAE by Aäron van den Oord et al. - zalandoresearch/pytorch-vq-vae
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。