为了实现无条件生成, VQ-VAE 使用 PixelCNN 学习 latent prior,能力比较弱,而 VQGAN 采用了 Transformer (GPT-2 架构),依旧用自回归的方式训练和推断。 除了无条件生成之外,VQGAN 也可以做有条件的生成。如果条件是类别标签,只需要把它融入 Transformer 的架构之中即可;如果条件是语义分割图、深度图、图像填充掩膜...
Quantized Transformer 论文 地址。本文主要是针对Transformer做了一些1-bit,2-bit和8-bit的实验,量化的时候可以在两个地方进行,一种是针对网络中的参数,这个在文中叫做针对weights进行量化,如self-attention… weizier Stable Diffusion——LoRA、LyCORIS 模型 7号床 基于QuantML-Qlib框架运行时序SOTA模型PatchTST用于金...
Yu等人对VQ-GAN进行了扩展,用Transformer替换VQ-GAN中的卷积编码器和解码器,如下图所示。 在编码器中,使用了Vision Transformer(ViT),ViT是一种神经网络架构,将最初设计用于自然语言处理的Transformer模型应用于图像数据。ViT不使用卷积层从图像中提取特征,而是将图像分为一系列小区域,对其进行分词,然后作为输入传递给...
Motivated by this success, we explore a Vector-quantized Image Modeling (VIM) approach that involves pretraining a Transformer to predict rasterized image tokens autoregressively. The discrete image tokens are encoded from a learned Vision-Transformer-based VQGAN (ViT-VQGAN). We first propose ...
DCTransformer1.036.5N/A BigGAN1.07.53168.6 BigGAN-deep1.06.84203.6 IDDPM1.012.3N/A ADM-G, 1.0 guid.1.04.59186.7 VQVAE-21.0~31~45 VQGAN1.017.0470.6 VQGAN0.510.26125.5 VQGAN0.257.35188.6 ViT-VQGAN (Ours)1.04.17175.1 ViT-VQGAN (Ours)0.53.04227.4 ...
TimeVQVAE is a robust time series generation model that utilizes vector quantization for data compression into the discrete latent space (stage1) and a bidirectional transformer for the prior learning (stage2). Notes The implementation has been modified for better performance and smaller memory consum...
第二阶段是Vector-quantized Image Modeling,用第一阶段的模型得到的32x32共1024个tokens,让Transformer autoregressively地预测下一个token。从而可以用来图像生成,如果是class-condition的生成,则会额外多加一个class token Figure 1. Overview of ViT-VQGAN (left) and Vector-quantized Image Modeling (right) for ...
二、发现在stage2用更大的计算量并且保持stage1中transformer的轻量级是有益的 Method 一、Vector-Quantized Images with ViT-VQGAN 二、Vector-Quantized Image Modeling Experiment 一、重建 二、生成 三、无监督学习 论文地址:Vector-quantized Image Modeling with Improved VQGAN github:(不知道是不是官方的)GitHub...
因此也想把视觉图片, 转化为 high-level的语义token, 然后用high-level 的语义token 去做自监督的target, 这样应该更适合transformer-based的结构. 网络结构 visual tokenizer 的训练方式如下 BEIT里面这部分的结构如下 对比就会发现, 就是现在 重建的目标由恢复原图,变成了预测一个 teacher 的 语义features. ...
【ARXIV2111】Restormer: Efficient Transformer for High-Resolution Image Restoration 来自阿联酋起源研究院的工作 论文地址:https://arxiv.org/pdf/2111.09881.pdf 代码地址:https://github.com/swz30/Restormer这个论文的主要想法是将 Transformer 模型应用到图像修复中,… 高峰OUC打开...