思想柳叶刀:人工智能目录生成模型在机器学习和深度学习中用于生成新数据,常用于图像、文本、音频等领域。下面对几种主要的生成模型——生成对抗网络(GAN)、变分自编码器(VAE)、基于流的模型(Flow-based Mod…
在VQ-VAE中,通过矢量量化步骤避免了后验崩溃。 矢量量化变分自编码器(VQ-VAE) 离散表示可以有效地用来提高机器学习模型的性能。人类语言本质上是离散的,使用符号表示。我们可以使用语言来解释图像。因此在机器学习中使用潜在空间的离散表示是一个...
讲完了VQ-AVE的大致思路,我们会发现,现在学习到的又是一个固定的codebook,这也意味着它又没办法像VAE一样,通过随机采样生成图片,准确的说VQ-VAE并不像一个VAE,而更像一个AE,它学习到的codebook适用于类似分类的任务而不是生成任务,如果想要VQ-VAE做生成任务,就需要像论文里提到的一样,再训练一个prior网络,利...
VQ-VAE和AE的唯一区别,就是VQ-VAE会编码出离散向量,而AE会编码出连续向量。 可为什么VQ-VAE会被归类到图像生成模型中呢?这是因为VQ-VAE的作者利用VQ-VAE能编码离散向量的特性,使用了一种特别的方法对VQ-VAE的离散编码空间采样。VQ-VAE的作者之前设计了一种图像生成网络,叫做PixelCNN。PixelCNN能拟合一个离散的分...
quantized = inputs + (quantized - inputs).detach() 从数学上讲,左右两边是相等的(+输入和-输入将相互抵消)。在反向传播过程中,.detach部分将被忽略 以上就是VQ VAE的完整实现,原始的完整代码可以在这里找到: https://avoid.overfit.cn/post/85355d48ece84f77b7c1b02f60de9c8f...
work in process 概述 VQ-VAE (Vector Quantized Variational AutoEncoder):VQ-VAE 是 VAE 的一种变体,它结合了 VQ 和 VAE 的思想。在 VQ-VAE 中,编码器的输出不再是连续的潜在表示,而是离散的符号,这些符号是通过
《VQ-VAE》:Stable Diffusion设计的架构源泉,VQ-VAE为图像生成类任务提供了一种新的思路。VQ-VAE的这种建模方法启发了无数的后续工作,包括声名远扬的StableDiffusion
VQ-VAE是一个强大的无监督表征学习模型,它学习的离散编码具有很强的表征能力,最近比较火的文本转图像模型StableDiffusionV2(本来应该是)、DALL-E也是基于VQ-VAE的,而且最近的一些基于masked image modeling的无监督学习方法如BEiT也用VQ-VAE得到的离散编码作为训练目标。这篇文章将讲解VQ-VAE的原理以及具体的代码实现...
VQ-VAE:矢量量化变分自编码器,离散化特征学习模型,VQ-VAE是变分自编码器(VAE)的一种改进。这些模型可以用来学习有效的表示。本文将深入研究VQ-VAE之前,不过,在这之前构。
VAE引入了变分推断，通过正态分布建模隐变量，引入采样步骤并确保隐变量分布与标准正态分布相近。VAE的loss包含两个部分：重建损失与KL散度，旨在平衡输出与输入的相似性，以及隐变量分布的正态化。重参数技巧在采样步骤中引入梯度计算，支持反向传播更新模型参数。三、维奎维自编码器（VQ-VAE）VQ-VAE首次...