VQGAN的突出点在于其使用codebook来离散编码模型中间特征,并且使用Transformer模块并且引入对抗训练的思想。具体工作可以理解为是VQVAE的拓展 二、离散编码特征表示方法 相较于大多常规的视觉生成模型,即自编码器(AutoEncoder)类型,在VQVAE提出的离散编码方式中,编码出来的每一维特征都是离散的数值,这样做符合一些自然界的模态 (a m
UniVAE:基于Transformer的单模型、多尺度的VAE模型 大家都知道,Transformer的O(n2)复杂度是它的“硬伤”之一。不过凡事有弊亦有利,O(n2)的复杂度也为Transformer带来很大的折腾空间,我们可以灵活地定制不同的attention mask,来设计出不同用途的Transformer模型来,比如UniLM、K-BERT等。 本文介绍笔者构思的一个能用于...
在这篇博客中,我们将探索使用 VAE、GAN 和 Transformer 的生成式人工智能的前景,深入研究其应用、进步及其对未来的深远影响。 学习目标 了解生成式 AI 的基本概念,包括变分自动编码器 (VAE)、生成对抗网络 (GAN) 和 Transformer。 探索生成式人工智能模型及其应用的创造潜力。 深入了解 VAE、GAN 和 Transformer 的...
VAE编码: 将动作块输入VAE编码器,得到潜在表示。 Transformer建模: 将潜在表示序列输入Transformer,得到上下文向量。 策略网络预测: 将上下文向量输入策略网络,预测下一个动作块的潜在表示。 VAE解码: 将预测的潜在表示输入VAE解码器,得到实际的动作序列。 举例说明: 假设我们要控制一个机器人执行“拿起物体并放到桌子上...
问VAE、GAN和transformer有什么区别机器之心报道 编辑：杜伟、陈萍 基于残差量化的自回归图像生成，官方已...
常见的生成式模型有自回归模型,变分自编码器(VAE),生成对抗网络(GANs)和扩散模型(Diffusion Model)等。 生成对抗网络——GANs GANs由两个主要部分组成:生成器(Generator)和判别器(Discriminator)。生成器负责从随机噪声中生成数据,试图欺骗判别器;而判别器则尝试区分真实数据和生成数据。两者通过对抗性训练不断优化,最...
compute_rfid.pyevaluates rFID of RQ-VAE on the dataset in the configuration file. Adjust--batch-sizeas the memory size of your GPU environment. Evaluation of RQ-Transformer In this repository, the quantitative results in the paper can be reproduced by the codes for the evaluation of RQ-Transf...
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上,基于CNN的图像生成模型比不过Transformer,可以用Transformer代替原来的CNN。 第一条思路是作者在论文的引言中描述的,听起来比较高大上;而第...
VAE(变分自编码器)是一种生成模型,其基于概率图模型和自编码器,能够学习数据的潜在分布。GAN(生成对抗网络)同样是一种生成模型,但其采用了两个网络(生成器和判别器)进行对抗训练。而Transformer是一种主要用于处理序列数据的模型,其基于自注意力机制,不依赖于RNN或CNN结构。
有什么区别？想问问为什么在分子生成中大部分选择使用VAE、GAN这种生成模型，而不使用transformer进行生成，...