feat: add GaussianMLPVAE model: A simple implementation of Gaussian MLP Encoder and Decoder add VQ-VAE model: https://ar5iv.labs.arxiv.org/html/1711.00937 | https://avdnoord.github.io/homepage/vqv...
pytorch-vae/model.py/ Jump to Cannot retrieve contributors at this time 147 lines (123 sloc)4.29 KB RawBlame importtorch fromtorch.autogradimportVariable fromtorchimportnn classVAE(nn.Module): def__init__(self,label,image_size,channel_num,kernel_num,z_size): ...
代码来自https://github.com/jacobgil/keras-dcgan。由于Keras的代码十分直观,这里就直接给出源码。首先是生成模型: def generator_model(): model = Sequential() model.add(Dense(input_dim=100, output_dim=1024)) model.add(Activation('tanh')) model.add(Dense(out_dim=128*7*7)) model.add(BatchNorm...
class VAE(models.Model):def __init__(self, encoder, decoder, prior, **kwargs):super(VAE, self).__init__(**kwargs)self.encoder = encoderself.decoder = decoderself.prior = priorself.noise_log_var = self.add_weight(name='var', shape...
OD-VAE——时空双维度VAE突破界限，实现高效任意长视频重建 1. OD-VAE: An Omni-dimensional Video Compressor for Improving Latent Video Diffusion Model 变分自编码器（VAE）将视频压缩为潜在表示，是视频扩散模型（LVDM模型）的关键前处理组件。在相同的重建质量下，VAE对视频的压缩越充分，LVDM模型的效率就越高...
model_params:name:'NumeraiHistogram of KL divergence (left) and mean-squared reconstruction lossVAE'in_channels:1191latent_dim:32data_params:data_path:"/train.parquet"train_batch_size:4096val_batch_size:4096num_workers:8exp_params:LR:0.005weight_decay:0.0scheduler_gamma:0.95kld_weight:0.00025manual...
图片摘自:github以最开始的自编码器为例,其loss函数一般是输入和输出的MSE,通过调整Encoder输出层的节点数(需要低于输入的维度),我们可以从低维度的数据(code)通过Decoder重建出输入。 自编码器存在这样的问题,倘若模型过完备(中间层维度大于输入),模型会直接复制模型的输入作为输出。
VAE效果更好所以被大家一直沿用）之所以效果这么好，主要还是因为diffusion model强大。
之后切开的两个token分别进行RVQ,所以在这个model中的quantizer就变成了两个,最后vq之后的两个token做一个concat就得到了进入Decoder之前的token Z_q 。具体流程如下图所示: Group_RVQ的过程 那么上面有个坑,为什么在多码本的情况下,RVQ的信息都集中在第一个码本呢? 大家可以去看 Encodec 的这个py文件的第...
python main.py --train --model gan --dataset mnist 想要获取完整的命令行选项，请运行：python main.py --help 该模型由 generate_frq 决定生成图片的频率，默认值为 1。GAN 在 MNIST 上的训练结果 MNIST 数据集中的样本图像：上方是 VAE 生成的图像，下方的图展示了 GAN 生成图像的过程：原文链接：https:...