在VQ-GAN中,生成器和判别器之间进行对抗训练,生成器负责生成图像,判别器则负责评估生成的图像是否真实。与传统的GAN不同,VQ-GAN引入了一个向量量化模块,用于将生成器输出的连续特征映射到一个离散的向量空间中。 通过向量量化,VQ-GAN可以更有效地捕捉图像中的语义信息,并且可以在训练过程中更好地控制生成图像的多样...
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...
VQVAE是VQGAN的前作,它有着和VQGAN一模一样两阶段图像生成方法。不同的是,VQVAE没有使用GAN结构,且其配套的压缩图像生成模型是基于CNN的。为提升VQVAE的生成效果,作者提出了两项改进策略:1) 图像压缩模型VQVAE仅使用了均方误差,压缩图像的复原结果较为模糊,可以把图像压缩模型换成GAN;2) 在生成压缩图片这个任务...
例如,一种被称为矢量量化变分自编码器 (Vector Quantized Variational AutoEncoder / VQ-VAE ) 的自回归 AE 声称可以生成与 GAN 的质量相匹配的图像,同时不会有 GAN 的已知缺点,例如模式崩溃和缺乏多样性等问题。 使用VQ-VAE-2 生成多样化的高保真图像”(链接:arXiv:1906.00446) 在论文中,作者通过生成渔民图像将...
总之应该是说VQVAE重建的图片没有原图那么清晰,对于FID的计算会有比较大的影响 Conclution 提出了使用带一个强力自回归模型作先验的VQ-VAE在生成多样且高分辨率图片的简单方法,其中编解码器架构都保持跟VQ-VAE一样简单轻量,差别在于对增加的分辨率使用了分级的多尺度隐特征。生成样本的忠实度可比肩最好的GAN,同时在...
VQ-GAN结合了VQ-VAE与生成对抗网络（GAN）的思想，使用Transformer作为生成器替代VQ-VAE中的PixelCNN，同时加入基于图块的判别器以实现对抗训练。VQ-GAN的loss包含重建损失与GAN损失，旨在平衡图像的重建质量与生成质量。训练过程中，VQ-GAN通过对抗损失引导模型生成更高质量的图像，同时保持与真实图像的相似...
生成模型GAN 1:36:48 1.【15分钟】了解变分自编码器转自:车库里的老锤~1 14:57 如何搭建VQ-VAE模型(Pytorch代码)转自:刹那-Ksana- 05:00 90分钟!清华博士带你一口气搞懂人工智能和神经网络 69.8万播放 【官方双语/合集】线性代数的本质 - 系列合集 428.1万播放 PyTorch深度学习快速入门教程(绝对通俗易懂!
近年来,随着生成对抗网络(GAN)、变分自编码器(VAE)、扩散模型(Diffusion models)的出现,深度学习已向世人展现其强大的图像生成能力;加上GPT-3、BERT等NLP模型的成功,人类正逐步打破文本和图像的信息界限。 在DALL·E 2中,只需输入简单的文本(prompt),它就可以生成多张1024*1024的高清图像。这些图像甚至可以将不...
近日,DeepMind 的研究人员发表论文表示,他们利用 VQ-VAE 生成了可以媲美当前最佳 GAN 模型(BigGAN-deep)的图像,而且图像多样性上要优于 BigGAN-deep。该模型借助图像压缩方面的概念,将像素空间映射到量化的离散空间,从而进一步借助自编码器的结构学习怎样生成高清大图。
【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 Transformer李宏毅 8:32:05 吴恩达神经网络 08:36 动画讲CV/autoencoder自编码器原理讲解/双语字幕 喝CV的咖啡 17:09 VQ-VAE Tutorial 桃桃仁_real 18740...