VQVAE 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...
(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 ...
vae模型原理和实例 它试图学习数据的潜在分布。目标是与原始数据相似的新样本。VAE 由编码器和解码器组成。编码器将输入数据映射到潜在空间。解码器则从潜在空间重构数据。潜在空间具有低维度的特点。这有助于数据的压缩和表示。VAE 通过最小化重构误差进行训练。 同时优化潜在变量的分布。潜在变量遵循特定的概率分布。
本文是变分自编码器 (VAE) 模型损失函数的推导过程,包含自己对变分自编码器的理解。 1 模型与说明 1.1 VAE模型基本网络结构 VAE标准结构包含编码器和解码器。给定输入特征x ,编码器 pθ(z|x) 将其编码到隐变量空间并得到编码特征z,z再经过解码器 qϕ(x|z) 生成重构的 xrec 。如果从生成网络的角度看VAE...
论文解读:https://mp.weixin.qq.com/MzI1MjQ2O 1.VAE 概述 变分自动编码器(Variational autoEncoder,VAE)是生成模型的一种。这些方法的主要目标是从对象的学习分布中生成新的采样数据。2014 年,Kingma et al.提出了这种VAE生成模型,该模型可以从隐变量空间的概率分布中学习潜在属性并构造新的元素。
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...
各位哥哥们,VAE模..图一是我下载的VAE模型,我发现有些大小都是一样的,有一个AI群里的人说VAE模型就两种,图二是lora为fashion girl的封面图,我想跑出很接近的图片,各种参数调的都是一样的,主模型是yes
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 ...
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...
2. 与 VAE 的关系 传统的深度生成模型,例如变分自编码器 (VAE) 和生成对抗网络 (GAN),在学习复杂数据分布时面临一些挑战。其中一个主要挑战是难以找到合适的概率分布来精确表示数据。此外,这些模型通常需要大量的训练数据才能获得良好的性能。 2015 年发表的论文Deep Unsupervised Learning using Nonequilibrium Thermody...