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 b
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...
跨模态的图像生成在模态差异大的情况下是很难实现的,本文将一个模态下编码得到的潜在变量当做条件经过 GAN 映射为另一个模态下的潜在变量,实现了模态间潜在变量之间的相互映射,从而实现了跨模态下的相互生成。 关于作者:武广,合肥工业大学硕士生,研究方向为图像生成。 ■ 论文 | Cross Domain Image Generation ...
摘要:本文从一种新的视角阐述了变分推断,并证明了 EM 算法、VAE、GAN、AAE、ALI (BiGAN) 都可以作为变分推断的某个特例。其中,论文也表明了标准的 GAN 的优化目标是不完备的,这可以解释为什么 GAN 的训练需要谨慎地选择各个超参数。最后,文中给出了一个可以改善这种不完备性的正则项,实验表明该正则项能增强 G...
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...
generative-adversarial-networkganstochasticvaeadversarialvae-ganvariational-autoencodervideo-generationvideo-prediction UpdatedOct 8, 2019 Python All NLP you Need Here. 目前包含15个NLP demo的pytorch实现(大量代码借鉴于其他开源项目,原先是自己玩的,后来干脆也开源出来) ...
这样PixelCNN就可以由空白图片生成一个矩阵,矩阵中的值代表codebook标号,随后取出矩阵中的值对应的embedding,将其输入到VQVAE的解码器中,就能生成图片了。 6、DDPM、Denoising Diffusion Probabilistic Models DDPM 简单理解就是两个过程 第一个过程,前向加噪,输入一张原图,加入噪声ε,连续加噪T步,直到图片完全随机化...
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。
【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...
code:https://github.com/AntixK/PyTorch-VAE(non-official) Idea 跟GAN一样,都希望进行分布之间的变换,跟AE的差别在于enc输出不再是单个隐向量z,而是z的一个分布 Background 实际上AE也可以从隐空间采样去做生成,但是它的隐空间不连续,不同标签之间的隐向量存在空隙,去做插值就会发现效果很差 ...