VQVAE实际上只是一种类似于AE的编码解码器,并没有生成功能,它需要联合如PixelCNN等模型才能进行生成。与普通AE不同的是,VQVAE多了一个codebook,也就是图中的embedding space,这个codebook类似于一个字典,将连续的分布只离散化为这个embedding space。图像经过CNN得到Ze,Ze中的每一个embedding都在codebook中找出最相似...
(JMVAE). However, we found that when this model attempts to generate a large dimensional modality missing at the input, the joint representation collapses and this modality cannot be generated successfully. Furthermore, we confirmed that this difficulty cannot be resolved even using a known ...
DVBFs和vrae在模型复杂性与解释性之间取得了平衡，而HFVAE和DRAW则在生成序列数据方面表现出色。NASMC则展示了模型搜索在动态建模领域的应用潜力。总结与未来展望 2021年1月3日发布的这篇论文，不仅全面梳理了动态VAE的理论基础，还为后续研究者提供了丰富的实践案例和研究方向。随着技术的不断发展，动态V...
【生成模型VAE】十分钟跟着博士搞懂变分自编码器原理图解+公式推导+项目实战!pytorch深度学习/Python深度学习/生成图像/GAN/论文解读共计18条视频,包括:【Arxiv Insights】Variational Autoencoders - 变分自编码器~1、【大白话02】一文理清 VAE 变分自编码器 _ 原理图解
1.3 文生图模型进展 二、 引言 2.1 摘要 2.2 引言&模型结构 三、 算法铺垫 3.1 GANs 3.2 AE 3.3 DAE/MAE 3.4 变分自编码器VAE 3.5 VQ-VAE/VQ-VAE2 3.5.1 为何要做Quantised Vector? 3.5.2 VQ-VAE算法 3.5.3 局限性 3.5.4 VQ-VAE2(图片生成效果超越 BigGAN) 3.6 DALL·E 3.7 扩散模型(原始) 3.8...
在文章 《生成扩散模型漫谈:DDPM = 拆楼 + 建楼》 中,我们为生成扩散模型 DDPM 构建了“拆楼-建楼”的通俗类比,并且借助该类比完整地推导了生成扩散模型 DDPM 的理论形式。在该文章中,我们还指出 DDPM 本质上已经不是传统的扩散模型了,它更多的是一个变分自编码器 VAE,实际上 DDPM 的原论文中也是将它按照 ...
在文章 《生成扩散模型漫谈:DDPM = 拆楼 + 建楼》 中,我们为生成扩散模型 DDPM 构建了“拆楼-建楼”的通俗类比,并且借助该类比完整地推导了生成扩散模型 DDPM 的理论形式。在该文章中,我们还指出 DDPM 本质上已经不是传统的扩散模型了,它更多的是一个变分自编码器 VAE,实际上 DDPM 的原论文中也是将它按照 ...