1 VAE论文 基本的GAN模型大家还是比较熟悉的,而变分自编码器(Variational Auto-Encoder,简称VAE)有许多朋友可能并不熟悉,因此大家还需要先了解其基本原理,阅读原始论文。 文章引用量:22000+ 推荐指数:✦✦✦✦✦ [1] Kingma D P, Welling M. Auto-encoding variational bayes[J]. arXiv preprint arXiv:...
论文梳理 VAE-GAN [2016][ICML]Autoencoding beyond pixels using a learned similarity metric-VAE-GANs 这篇论文模型的结构就是连接了 VAE 和 GAN。 不同视角 VAE视角 : 判别器具有 GAN 的性质, 生成图像更真实, 弥补 VAE 生成图像模糊的缺点。 GAN视角: 需要额外计算 VAE 的重构 loss, 提升了模型的稳定性...
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...
论文一:Auto-Encoding Variational Bayes(变分贝叶斯自编码器)-VAE 要解决的问题: 把AutoEncoder改造为像GAN一样的生成网络 之前的方案: GAN 论文中的方案: 作者的主要想法是,使AE中间层Z的值来自某一个概率分布,如标准正太分布,从而达到用标准正太分布生成一个变量,输入到Decoder中都能得到一张图片的效果。 作者...
文章利用GAN的思想在VAE的基础上,实现了模态间的潜在空间的相互映射,得到映射的空间可以进一步的解码生成对应于另一个模态的数据,从而实现了跨模态的相互生成。这种利用潜在空间的变换实现跨模态生成在很多跨模态之间都可以参考,虽然文章只是预印版但是很具有启发意义。
【新智元导读】近日,来自CMU和Petuum的四位研究者 Zhiting Hu、Zichao Yang、Ruslan Salakhutdinov 和邢波在 arXiv 上发表了一篇论文,该研究构建了一系列深度生成模型特别是GAN和VAE之间的形式化联系。论文在知乎引发了讨论,作者 Zhiting Hu 出面回答并表示,统一的框架主要有两个好处:1. 对已有模型以及种类繁多的变种...
近日，英国小哥Pawel.io在GitHub上图解了一系列生成式对抗网（GAN）和变分自编码器（VAE）的TensorFlow实现。量子位将其中基础知识内容重新整理，与大家分享。生成式对抗网络（GAN）GAN 论文地址：https://arxiv.org/abs/1406.2661 价值函数：结构图：LSGAN https://arxiv.org/abs/1611.04076 WGAN https://arxiv...
VAE的优势与局限性 优势: 稳定的训练过程:相比于GAN,VAE通常有一个更加稳定的训练过程,因为它基于概率图模型和变分推断,有明确的数学基础。 连续潜在空间:VAE的潜在空间具有良好的连续性和解释性,这使得它在进行数据插值和特征探索时表现出色。 多样性的生成数据:由于其潜在空间的性质,VAE能够生成较为多样化的数据,...
在这篇文章中,我们将聚焦于四种重要的生成模型:PixelRNN、PixelCNN、VAE(Variational Autoencoders)和GAN(Generative Adversarial Networks),并尝试通过实例和生动的语言,让非专业读者也能理解并应用这些复杂的技术概念。 首先,我们来看看PixelRNN和PixelCNN。这两种模型都是基于RNN(循环神经网络)的像素级生成模型。它们...
也就是说，AR 模型可以生成高分辨率的图像，而无需预测图像中的全部像素。 我们假设减少编码的序列长度...