1、VQGAN在stage1引入GAN loss、在stage2应用了Transformer; 2、MaskGIT加快stage2的Transformer推理速度; 3、RQ-VAE、MoVQ提高stage1的量化精度。
使其可以生成高分辨率图的主要在于第一点:使用 transformer 来替代 pixelcnn VQ-GAN的作者认为高分辨率图像生成需要模型能够理解图像的全局组成(global composition),使其能够生成局部逼真和全局一致的模式。而 VQ-VAE 中的 pixelcnn 使用卷积来建模概率密度,很难建模高分辨率图像中的长距离交互。因此使用 transformer 来...
VQ-GAN结合了VQ-VAE与生成对抗网络（GAN）的思想，使用Transformer作为生成器替代VQ-VAE中的PixelCNN，同时加入基于图块的判别器以实现对抗训练。VQ-GAN的loss包含重建损失与GAN损失，旨在平衡图像的重建质量与生成质量。训练过程中，VQ-GAN通过对抗损失引导模型生成更高质量的图像，同时保持与真实图像的相似...
Auto Encoder（AE） 是一个Encoder Decoder架构，VAE的Encoder是学习输入数据的均值和方差，然后通过正态...
VQ-VAE 大名鼎鼎的VQ-VAE(Vector Quantised Variational AutoEncoder),出自谷歌的DeepMind团队,发表于Nips 2017。 VQ-VAE事实上并不是是对于VAE的改进,而就是一个AE! 主要的motivation在于:作者认为AE将图像编码成向量,但是似乎不对这些向量加以约束不合适嘞。比如我们说希望画一个年轻/中年/苍老的人,但是不会说画...
在相同配置下,VQ-GAN与VQ-VAE结合旋转技巧的表现均呈现出更高的编码表利用率与更低的重构误差,这一结果无疑为VQ技术的未来发展指明了方向。 旋转技巧的提出,为解决VQ技术所面临的种种问题提供了新的视角…
-, 视频播放量 2361、弹幕量 4、点赞数 85、投硬币枚数 65、收藏人数 243、转发人数 34, 视频作者 雲樑, 作者简介 华东师范大学统计博士生,生成模型,流形,相关视频:DDPM with GAN,何凯明:Autoregressive Image Generation without Vector Quantizarion.,AAAI2024:SP
▲ VQ-VAE + 旋转技巧的表现 ▲ VQ-GAN + 旋转技巧的表现 简单来说,就是该高的地方(编码表利用率、IS)高、该低的地方(重构误差、Loss、FID)低,完全符合理想模型的特性了。论文的代码也已经开源,有兴趣的读者可以自行试跑一下。 Github: https://github.com/cfifty/rotation_trick ...
VQGAN的架构类似于VQVAE,其可学习的正则化项可以帮助模型掌握生成分布,并增强模型的稳定性和抗噪声能力。具体实现步骤如下: 定义模型参数:在训练过程中,我们需要定义模型的参数,包括编码器、解码器和自注意力模块的参数。这些参数将通过优化器进行更新。 准备数据集:我们需要准备一个合适的数据集,用于训练VQGAN模型。
VQVAE是VQGAN的前作,它有着和VQGAN一模一样两阶段图像生成方法。不同的是,VQVAE没有使用GAN结构,且其配套的压缩图像生成模型是基于CNN的。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...