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...
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...
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...
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。
第一章 变分自编码器 VAE 第二讲 VILab_BJTU 2:28:04 揭秘变分自编码器(VAE)背后的数学原理+代码实现 连博AI说 1:44:16 深度学习-自编码器(Auto-Encoders)基本原理及项目实战[基于PyTorch实现] AI研习图书馆 02:30 【AI绘画】外挂VAE模型有什么用?stable diffusion 外挂VAE详解 ...
(args.path, transform=transform) loader = DataLoader(dataset, batch_size=128, shuffle=False, num_workers=4) model = VQVAE() model.load_state_dict(torch.load(args.ckpt)) model = model.to(device) model.eval() map_size = 100 * 1024 * 1024 * 1024 env = lmdb.open(args.name, map_...
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python extract_code.py --ckpt checkpoint/[VQ-VAE CHECKPOINT] --name [LMDB NAME] [DATASET PATH] Stage 2 (PixelSNAIL) python train_pixelsnail.py [LMDB NAME] Maybe it is better to use larger PixelSNAIL model. Currently model size is reduced due to GPU constraints. ...
【基于 PyTorch 的分布式 VAE(变分自编码器)训练器的实现,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...
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。