VectorQuantize(dim=2, codebook_size=6) quantized, indices, loss = quantizer(a) print('quantized', quantized) print('indices', indices) print('loss', loss) 输入为一个三维张量,(1,3,2),它的最后一维必须和VectorQuantize初始化中的dim一致。 codebook_size指定了codebook的大小,所有的vector最终会quan...
话说回来,从上面这个概览图可以看出,VQGAN 和 VQ-VAE 的流程完全一致——先学习 codebook、再学习 prior. 学习 codebook 的部分与 VQ-VAE 大同小异,不同之处在于:加了一个 Patch Discriminator 做对抗训练,以及把重构损失的 L2 loss 换成了 perceptual loss. 实验证明 VQ-VAE 的重构非常模糊,而 VQGAN 能保留...
同时,随着硬件设备的升级和算法的优化,VQDM的训练效率和性能也将得到进一步提升。 总之,Vector Quantized Diffusion Model作为一种创新的文本到图像合成方法,具有广泛的应用前景和巨大的发展潜力。通过深入了解其原理、特点以及在实际应用中的优势和挑战,我们可以更好地利用这一技术,推动人工智能在图像生成领域的进一步发展...
VQGAN (Vector Quantized Generative Adversarial Network) 是一种基于 GAN 的生成模型,可以将图像或文本转换为高质量的图像。该模型是由 OpenAI 研究团队在 2021 年发布的。 VQGAN 模型使用了两个核心部分:Vector Quantization (VQ) 和 GAN。其中 VQ 是一种数据压缩技术,可以将连续数据表示为离散化的向量。在 VQ...
网络矢量量化 网络释义 1. 矢量量化 ... 6. abbr. virtual queuing; 虚队列 4. abbr.vector-quantization;矢量量化5. abbr. vector quantizer; 矢量量化器 ... danci.911cha.com|基于 1 个网页 释义: 全部,矢量量化
矢量量化 Vector quantizationIt is inter alia disclosed to determine a first quantized representation of an input vector, and to determine a second quantized representation of the input vector based on a codebook depending on the first quantized representationA·瓦西拉凯...
(batch, seq, quantizer), (batch, quantizer) # if you need all the codes across the quantization layers, just pass return_all_codes = True quantized, indices, commit_loss, all_codes = residual_vq(x, return_all_codes = True) # *_, (8, 1, 1024, 256) # all_codes - (quantizer, ...
Vector Quantized Models for Planning 发表时间:2021(ICML 2021) 文章要点:文章把MCTS扩展到带随机状态转移和部分可观测下。主要做法就是用VQ-VAE(参看Neural Discrete Representation Learning)自编码器来捕获一个动作可能造成的不同状态转移,然后和之前一样planning。具体来说,之前的muzero(参看Mastering atari, go, ...
randn(1, 1024, 256) quantized, indices, commit_loss = vq(x) # (1, 1024, 256), (1, 1024), (1) Residual VQ This paper proposes to use multiple vector quantizers to recursively quantize the residuals of the waveform. You can use this with the ResidualVQ class and one extra ...
[15] Itay Hubara, Matthieu Courbariaux, Daniel Soudry, Ran El-Yaniv, and Yoshua Bengio. Quantized neural networks: Training neural networks with low precision weights and activations. arXiv preprint arXiv:1609.07061, 2016. [16] Nick Johnston, Damien Vincent, David Minnen, Michele Covell, Saurabh...