本文介绍 Diffusion 模型推理加速的一种常见方式:用 AE(AutoEncoder) 和 VAE(Variational AutoEncoder) 进行图片压缩/反压缩。理论部分学完之后立即用代码进行实践,彻底掌握 AE/VAE。 AE 基础知识 自编码器(AutoEncoder,AE)是一种无监督学习的神经网络模型,主要用于数据压缩和特征学习。它的核心结构包括两个主要部分:...
变分自编码器(VAE)解决了自编码器中非正则化潜在空间的问题,并为整个空间提供了生成能力。 AE 中的编码器输出潜在向量。VAE的编码器不输出潜空间中的向量,而是输出每个输入的潜空间中预定义分布的参数。然后VAE对这个潜在分布施加约束,迫使它成为一个正态分布。这个约束确保了潜在空间是正则化的。 VAE的架构图如下...
在下一节中,我们将通过这种方式确保隐空间的局部和全局正则化(局部是由于方差控制,而全局是由于均值控制)。 因此,在训练VAE时最小化的损失函数由一个“重构项”(在最后一层)组成,“重构项”倾向于使编码解码方案尽可能地具有高性能,而一个“正则化项”(在隐层)通过使编码器返回的分布接近标准正态分布,来规范...
最近学习了VAEGAN,突然对VAE和AE的概念和理解上变得模糊了,于是赶紧搜索资料,重新理解一番。 一:AE 输入的图片数据X经过encoder后会得到一个比较确切的latent code Z,这个Z通过decoder重建出图像X’,我们的损失函数就是X和X’的重建损失值。 AE特点就是: 自动编码器是数据相关的(data-specific 或 data-dependen....
最近学习了VAEGAN,突然对VAE和AE的概念和理解上变得模糊了,于是赶紧搜索资料,重新理解一番。 一:AE 输入的图片数据X经过encoder后会得到一个比较确切的latent code Z,这个Z通过decoder重建出图像X’,我们的损失函数就是X和X’的重建损失值。 AE特点就是: ...
1.先用正常样本训练AE或VAE 2.输入测试集给AE或VAE,获得重构的测试集数据。 3.计算重构的数据和原始数据的误差,如果误差大于某一个阈值,则此测试样本为一样。 对于数据集的描述如下: 本数据集一共有10100个样本,每个样本是1行48列的向量,为了让它变成矩阵,自己在末尾补了一个0,将其转变成7*7的矩阵。前800...
简单理解Autoencoder(AE)、Variational AutoEncoder(VAE)、Graph Autoencoder(GAE)和VGAE,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
VAE潜在空间可视化显示，相似数据点形成集群，空间类似于单位范数分布，且集群之间无显著间隙。然而，从具有重叠集群区域采样潜在向量时，解码器输出表现为变形数据，且在不同集群间采样时，输出为平滑过渡。综上所述，AE和VAE在数据压缩与生成领域发挥重要作用。AE主要用于数据压缩，而VAE通过引入正则化解决...
VAE代表变分自动编码器。根据它的名字,你可以说VAE与自动编码器非常相似,从技术上讲,它有一个主要的变化。 自编码器只需要复制输入,而变分自编码器则需要复制输出,同时将其隐藏的神经元保持在特定的分布。这意味着,网络的输出将不得不适应基于分布的隐藏神经元的输出,因此我们可以生成新的图像,只需从分布中取样,...
本文将用python从头开始实现VAE和CVAE,来增加对于它们的理解。 扩散模型可以看作是一个层次很深的VAE(变分自编码器),前向(forward,或者译为正向)的过程,通过在多个尺度上添加噪声来逐步扰乱数据分布;然后是反向的过程,去学习如何恢复数据结构,上述的破坏和恢复过程分别对应于VAE中...