UniVAE:基于Transformer的单模型、多尺度的VAE模型 大家都知道,Transformer的On2)复杂度是它的“硬伤”之一。不过凡事有弊亦有利,O(n2)的复杂度也为Transformer带来很大的折腾空间,我们可以灵活地定制不同的attention mask,来设计出不同用途的Transformer模型来,比如UniLM、K-BERT等。 本文介绍笔者构思的一个能用于文...
自回归模型——Autoregressive Models 自回归模型(Autoregressive Models)是生成式AI中的一个重要类别,通过建模数据序列中的条件依赖关系,自回归模型能够逐步生成序列数据,如文本、音频和图像。自回归模型在自然语言处理、语音生成和图像生成等领域有着广泛的应用。 自回归模型是一种统计模型,用于描述数据序列中的依赖关系。
GaussianBeV详细建模场景的能力使得它能够更好地分割精细结构，但在更容易分割的较大区域中并未提高性能。
VAE/GAN 中用到的模型结构可以是 CNN/RNN/GNN/Transformer……(以 GAN 为例,使用 CNN 做生成器有 DCGAN,使用 RNN 做生成器有 SeqGAN,使用 Transformer 做生成器有 TransGAN),自回归模型中用的模型结构也可以是 CNN/RNN/GNN/Transformer……(以语言模型为例,有基于 RNN 的 RNNLM,有基于 Transformer 的 GPT…...
目录环境安装慢1、换源2、直接下载包到本地vae预训练模型下载失败1、去huggingface官网下载对应的模型2、传输至服务器的某个文件夹3、在代码里直接加载下载好的模型:扩散模型的损失参考链接 环境安装慢 这个问题有很多解决方法,我比较喜欢的是以下两种: 1、换源 我体验下
VQ-VAE也可以用来做CV领域的自监督学习,比如BEIT就是把DALL·E训练好的codebook拿来用。将图片经过上面同样的过程quantise成的特征图作为ground truth,自监督模型来训练一个网络。后续还有VL-BEIT (vision language BEIT)的工作,也是类似的思路,只不过是用一个Transformer编码器来做多模态的任务 // 待更 第二部分...
6月 DDPM(即众人口中常说的扩散模型diffusion model) 10月 DDIM、Vision Transformer 2021年 1月 CLIP、DALL·E 3月 Swin Transformer 11月 MAE、Swin Transformer V2 2022年 1月 BLIP 4月 DALL·E 2 8月 Stable Diffusion、BEiT-3、Midjourney V3 ...
#Transformer##3D人体运动合成# Action-Conditioned 3D Human Motion Synthesis with Transformer VAE 本次工作所解决的问题是以动作为条件生成逼真和多样化的人类运动序列。与完成或扩展运动序列的方法不同,该任…
VAE 跟 GAN 的目标基本是一致的——希望构建一个从隐变量 Z 生成目标数据 X 的模型，但是实现上有所...
VQ-VAE：将高维图像数据压缩到离散潜在空间，极大降低了生成复杂度，与 Transformer 的序列建模完美契合。