提出VQ-VAE模型:论文提出了一个简单而强大的生成模型——向量量化变分自编码器(Vector Quantised-Variational AutoEncoder, VQ-VAE),用以学习离散表示。VQ-VAE与传统的变分自编码器(VAEs)在两个关键方面不同:编码器输出离散代码而非连续代码;先验是学习得来的而非静态的。 利用向量量化(VQ)方法:为了学习离散的潜在...
参考论文:[1711.00937] Neural Discrete Representation Learning TL;DR 传统的变量自编码器(VAE) 主要使用连续的潜变量,面对强大的解码器时,常出现后验塌陷的问题,即潜变量被忽略。 VQ-VAE模型 结合了字典学习和表示学习的优势,通过引入向量量化,实现了对离散潜变量的有效建模,解决了传统VAE的后验塌陷问题。 离散表...
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任务...
实际上VQ-VAE的训练过程就没有用到先验分布,所以后面我们需要单独训练一个先验模型来生成数据,这是VQ-VAE和VAE的第二个区别。VQ-VAE分成两个阶段来得到生成模型,可以避免VAE训练过程中容易出现的“posterior collapse”。 VQ-VAE还存在一个问题,那就是由于argmin操作不可导,所以重建误差的梯度就无法传导到enco...
VQ-VAE is a type of variational autoencoder that uses vector quantisation to obtain a discrete latent representation. It differs from VAEs in two key ways: the encoder network outputs discrete, rather than continuous, codes; and the prior is learnt rather than static. In order to learn a di...
quantized = inputs + (quantized - inputs).detach() 从数学上讲,左右两边是相等的(+输入和-输入将相互抵消)。在反向传播过程中,.detach部分将被忽略 以上就是VQ VAE的完整实现,原始的完整代码可以在这里找到: 最后论文:ArXiv. /abs/1711.00937
vq-vae模型图,来自《Neural Discrete Representation Learning》 量化的具体的步骤是:原始图像通过CNN之后得到size为(长x宽xd)的三维数据,每个如图中①所示的向量都会经过图中右部的映射过程,映射算法用一句话来说就是“寻找向量空间中离自身最近的e,其中e属于向量表”。映射过程将原向量映射为向量表中的某个向量e...
第一项代码里面是mse用来更新embedding里面的参数. (具体就是图片x 给定, x找到索引i, 然后i从embedding_sapce里面计算出z_q, 后续生成xhat, 所以学习之后的结果是embedding和decoder里面参数进行了更新,让索引i找到的向量很能最后生成xhat趋近于x) 第二项是用来训练encoder的. 从上面第一项分析看得出来, encoder...
简介: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,在这之前我们先讨论一些概率基础和 VAE 架构。 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,在这之前我们先讨论一些概率基础和 ...
论文摘要如下: 我们探讨了矢量量化变分自动编码(VQ-VAE)模型在大规模图像生成中的应用。为此,我们对VQ-VAE 中使用的自回归先验进行了缩放和增强,目的是生成比以前具有更高相关度和保真度的合成样本。我们使用简单的前馈编解码器网络,这让我们的模型对于编码\解码速度至关重要的应用非常有用。此外,VQ-VAE 仅仅只需要...