这种稳定性使得VQ-GAN在训练过程中能够更好地捕捉到数据的分布特征。 2.VQ-GAN损失函数的构成 VQ-GAN损失函数由三部分组成:生成器损失、判别器损失和重建损失。 1) 生成器损失:生成器损失旨在最小化生成器与真实样本之间的差异。其公式为: L(G) = E[log(D(G(z)))] 其中,G表示生成器,D表示判别器,z...
VQGAN 损失函数主要由三个部分组成:对抗损失、重建损失和 KL 散度损失。 (1)对抗损失:对抗损失是生成器和判别器之间的博弈,目的是让生成器生成的图像能够欺骗判别器,使其无法判断生成的图像是真实还是伪造的。 (2)重建损失:重建损失衡量生成器生成的图像与原始图像之间的差异。通过让生成器尽可能地还原原始图像,可...
vqgan损失函数 摘要: 一、引言 二、VQ-GAN 损失函数的定义与原理 1.VQ-GAN 的提出背景 2.VQ-GAN 损失函数的定义 3.VQ-GAN 损失函数的原理 三、VQ-GAN 损失函数在生成对抗网络中的应用 1.VQ-GAN 在图像生成中的应用 2.VQ-GAN 在风格迁移中的应用 四、VQ-GAN 损失函数的优缺点分析 1.优点 2.缺点 ...
Stage 1:利用 VQ-GAN 学习表征能力强的 Codebook 和能将表征重建成图像的 Decoder 总体损失函数结合了向量量化损失(VQ损失)和对抗性损失(GAN损失): \mathcal{L} = \mathcal{L}_{\text{VQ}}(E, G, \mathcal{Z}) + \lambda \mathcal{L}_{\text{GAN}}(\{E, G, \mathcal{Z}\}, D) 其中E是...
VQ-VAE的损失函数主要包括两部分:重构损失和向量量化损失。下面是对VQ-VAE损失函数的解释: 1.重构损失(Reconstruction Loss): VQ-VAE的目标之一是对输入数据进行重构,即尽可能准确地从潜在编码中还原出原始数据。重构损失衡量了重构图像(或数据)与原始图像之间的差异。它的计算方式通常采用像素级别的差异,如均方误差(...
首先是重构损失。在VQ-VAE中,编码器将输入数据映射到一个连续的潜在空间,解码器将潜在空间的向量映射回重建图像。重构损失即为解码器生成的图像与原始输入图像之间的差异度量。通常使用均方误差(MSE)来计算两者之间的差异。重构损失的目标是最小化解码器生成的图像与原始图像之间的差异,以此提高生成图像的质量。 其次是...
2.3 VQ-GAN损失函数 在有了判别器后,我们就可以将其添加在生成模型的输出端,去处理真实图像和生成图像。那么,我们只需要将VQ-VAE的损失和GAN的损失合在一起,便可构建VQ-GAN的损失。除此之外,VQ-GAN还额外使用了一种更加复杂的感知损失:Learned Perceptual Image Patch Similarity(LPIPS)。
第三,VQ-GAN不再使用单一的均方差重构损失来比较输入图像像素和VAE解码器输出的像素,而是使用感知损失项,在编码器和对应的解码器的中间层计算特征图之间的差异,这种损失函数会产生更逼真的图像生成结果。 最后,VQ-GAN使用Transformer(而不是PixelCNN)作为模型的自回归部分,用于生成编码序列。Transformer在VQ-GAN完全训练...
VQVAE的损失函数由两部分组成:重建误差和嵌入空间误差。 其中,重建误差就是输入和输出之间的均方误差。 作者在误差中还使用了一种「停止梯度」的技巧。这个技巧在VQGAN中被完全保留,此处就不过多介绍了。 图像压缩模型 VQGAN 回顾了VQVAE的背景知识后,我们来正式认识VQGAN的几个创新点。第一点,图像压缩模型VQVAE...
损失函数:用于衡量模型的训练效果。 优化器:用于更新模型参数。 条件随机场CRF:对图像进行后处理,提升模型的质量。 二、工作原理 VQGAN主要由编码器、解码器和自注意力模块组成。首先,输入图像通过编码器压缩成固定长度的向量z。然后,解码器将该向量重构回图像。同时,自注意力模块可以对输入图像进行局部自适应变化,使...