思想柳叶刀:人工智能目录生成模型在机器学习和深度学习中用于生成新数据,常用于图像、文本、音频等领域。下面对几种主要的生成模型——生成对抗网络(GAN)、变分自编码器(VAE)、基于流的模型(Flow-based Mod…
VAE存在后验崩溃的问题:模型中的正则化项开始主导损失函数,后验分布变得与先验分布相似。解码器变得过于强大,忽略了潜在表示。因此后验分布将不包含有关潜在变量的信息。 在VQ-VAE中,通过矢量量化步骤避免了后验崩溃。 矢量量化变分自编码器(VQ...
VQVAE相比于VAE最大的不同是,直接找每个属性的离散值,通过类似于查表的方式,计算codebook和中间编码的最近邻作为latent code。由于维护了一个codebook,编码范围更加可控,VQVAE相对于VAE,可以生成更大更高清的图片(这也为后续DALLE和VQGAN的出现做了铺垫)。 总结 因此AutoEncoder、VAE和VQVAE可以统一为latent code的...
VQ-VAE使用了如下方式关联编码器的输出与解码器的输入:假设嵌入空间已经训练完毕,对于编码器的每个输出向量 ,找出它在嵌入空间里的最近邻 ,把 替换成 作为解码器的输入。 就这样,我们知道了VQ-VAE是怎么生成离散编码的。VQ-VAE的编码器其实不会显式地输出离散编码,而是输出了多个「假嵌入」 。之后,VQ-VAE对每个...
VQ-VAE:矢量量化变分自编码器,离散化特征学习模型,VQ-VAE是变分自编码器(VAE)的一种改进。这些模型可以用来学习有效的表示。本文将深入研究VQ-VAE之前,不过,在这之前构。
AE由编码器与解码器组成，将输入图像映射为低维特征（隐变量），旨在压缩输入数据。隐变量的生成与解码器的图像还原能力使得隐变量承载了输入的重要信息，利于下游任务。然而，AE的隐变量缺乏语义特性，且无随机性。AE主要功能为数据压缩而非生成，模型训练过程中更偏向数据压缩过程。二、变分自编码器（VAE...
VQVAE 本文转自:https://zhuanlan.zhihu.com/p/633744455 https://zhuanlan.zhihu.com/p/640000410 我们知道了VQ-VAE是怎么生成离散编码的。VQ-VAE的编码器其实不会显式地输出离散编码,而是输出了多个「假嵌入」$z_
近日DeepMind发布VQ-VAE-2算法,也就是之前VQ-VAE算法2代,这个算法从感观效果上来看比生成对抗神经网络(GAN)的来得更加真实,堪称AI换脸界的大杀器,如果我不说,相信读者也很难想象到上面几幅人脸图像都是AI自动生成出来的。 不过如此重要的论文,笔者还没看到专业性很强的解读,那么笔者就将VQ-VAE-2算法分为VQ,VA...
直通估计的出现,是因为从到的变换包含了不可导的运算,所以没法直接将梯度传播到编码器中,换句话说编码器是没法训练的。为此,VQ-VAE 想了一个技巧,它利用 stop_gradient 算子和与的最邻近特性,在反向传播时用替换,也就是。 此时,前向计算等价于不存在,所以,即送入 Deocder 的是,而求梯度时的梯度等于 0,所以...
VQ-VAE的工作流程可概括为：将图像编码为离散向量，利用嵌入空间和“codebook”进行离散向量与连续向量的转换，以及生成随机图像的策略。这种方法不仅展示了图像压缩的创新思路，而且为后续图像生成类任务提供了有力支持。VQ-VAE的设计细节在深入理解VQ-VAE的核心思想后，我们还需关注其实现细节。首先，如何...