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。
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...
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...
【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...
VQ-reg:在解码器中使用矢量量化层,如VQVAE(VAE的一种,暂不介绍),但量化层被解码器吸收。 扩散和去噪过程发生在潜在载体上z去噪模型是一个时间条件U-Net,通过交叉注意力机制进行增强,以处理用于图像生成的灵活调节信息(例如.class标签,语义图,图像的模糊变体)。该设计相当于将不同模态的融合表示融合到具有交叉注意...
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 ...
PyTorch implementation of VQ-VAE by Aäron van den Oord et al. - zalandoresearch/pytorch-vq-vae
这是从谷歌 DeepMind 的 VQ VAE PyTorch 实现中借鉴的简单却实用的技巧 自定义Pytorch实现的实验结果 下面的实验选择了一个小型模型和一个相对于小型模型来假设足够大的数据集。此外,为了创建目标模型的量化变体,我简单地使用以下代码块,将nn.Linear模块替换为这个自定义实现: ...
(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_...