VQ-VAE的效果与应用:VQ-VAE能有效利用潜在空间,成功地模拟数据空间中通常跨越多个维度的重要特征。通过VQ-VAE发现了某种模态的良好离散潜在结构,训练了一个强大的先验来产生有趣的样本和有用的应用。例如,在训练语音时,可以在没有任何监督或关于音素或单词的先验知识的情况下发现语言的潜在结构。 论文的主要贡献:介绍...
Sora的核心工作DiT: Scalable Diffusion Models with Transformers 全文解读 解读结语 至此,我对这篇关于VQ-VAE-2的论文进行了全面的解读,感谢每位朋友的陪伴。希望这次的内容对您的学习和研究有所助益,如果大家有疑问、见解,欢迎留言、讨论。如果您喜欢这种深入而详细的论文解读方式,请不要吝啬您的点赞和关注,您的点...
第三项是让每次z_q和z_e不要变化太大. 利于网络收敛. P概率定义如下. 变分推断--理解变分推断中的ELBO z是隐变量. 用来生成x 下面这个条件概率是我们需要的. 知道这个概率之后,我们就可以知道给定x, 之后z 取什么值概率最大了. 之后我们直接取概率最大的那个z值作为隐变量即可. 如果我们用一个分布q(z)来...
首先,长文本生成的任务可以定义为:给定输入,模型自动生成的过程,即。 基于以上的讨论,该工作基于 VQVAE 的方法提出 DiscoDVT(Discourse-aware Discrete Variational Transformer),首先引入一个离散code序列,学习文本中每个局部文本片段(span)的高层次结构,其中每一个从大小...
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...
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...
论文理解:Generating Diverse High-Fidelity Images with VQ-VAE-2,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
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...
中文解读CVPR 2021最佳论文 GIRAFFE: 组合生成式神经特征场用于场景表示 4415 25 8:45:42 App 这也太全了!U-Net、V-Net、Deeplab、Mask R-CNN、Mask2former五大图像分割算法一口气学完!语义分割、实例分割全详解! 2900 1 35:08 App 文本到图像生成 CogView 中文解读:国产也有大规模跨模态生成模型,超过DALL-E。
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 ...