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在VAE 中,希望 隐向量 满足 正态分布(normal distribution),所以损失函数有个 KL loss;在 VQ-VAE 中,隐向量满足 均匀分布(uniform distribution),所以 隐向量的分布(1/K, 1/K, ……, 1/K) 与 完美的隐向量的分布(0, ……, 0, 1, 0, ……, 0) 的 KL散度(计算如下) 是个常数(log K),所以损...
Stage 1 (VQ-VAE) python train_vqvae.py [DATASET PATH] If you use FFHQ, I highly recommends to preprocess images. (resize and convert to jpeg) Extract codes for stage 2 training python extract_code.py --ckpt checkpoint/[VQ-VAE CHECKPOINT] --name [LMDB NAME] [DATASET PATH] ...
左边的 VQ-VAE 训练完成之后,对所有输入图片计算量子化的上层e_{top}与下层e_{\rm bottom}, 将计算得到的\{ e_{top} \}和\{ e_{\rm bottom}\}集合作为训练数据,训练 PixelCNN 神经网络,从而得到全局语义信息的联合概率密度p_{top}和局部贴图信息的条件概率率密度p_{\rm bottom}。最后的生成过程是从p...
DeepMind 最近提出的 VQ-VAE 是一种简单而强大的生成模型，结合向量量化和变分自编码器学习离散表示，实现在图像识别、语音和对话等任务上的无监督学习。近期，图像、音频、视频领域生成模型的发展产生了惊人的案例与应用。同时，few-shot 学习、域适应或强化学习这样具有挑战性的任务也极为依赖从原始数据学习到的表征...
analysis and image generation demonstrate that TVQ-VAE effectively captures the topic context which reveals the underlying structures of the dataset and supports flexible forms of document generation. Official implementation of the proposed TVQ-VAE is available at https://github.com/clovaai/TVQ-VAE....
Github: https://github.com/cfifty/rotation_trick 思考 那这是不是意味着所有的 VQ-VAE/VQ-GAN,都可以无脑上旋转技巧了呢?笔者在以前自己写的能跑通的 VQ-VAE 代码加上了旋转技巧,发现效果反而变得更差了,具体表现是重构损失变得更高,编码表损失则更低了。
【JAX VQVAE/VQGAN自编码器:基于JAX的向量量化自编码器和生成对抗网络实现,支持FSQ技术,可在TPU-v3上复现VQGAN和FSQ论文结果】'jax-vqvae-vqgan - JAX实现的VQVAE/VQGAN自编码器(+FSQ)' GitHub: github.com/kvfrans/jax-vqvae-vqgan #自编码器# #VQVAE# #VQGAN# #FSQ# û收藏 ...
2 https://github/deepmind/sonnet/blob/master/sonnet/python/modules/nets/vqvae.py 3 https://github/deepmind/sonnet/blob/master/sonnet/examples/vqvae_example.ipynb 3 VQ VQ Encoder Decoder Encoder Decoder Original Reconstruction Bottom Level
https://github.com/bojone/vae/blob/master/vq_vae_keras.py 这个脚本的正文部分只包含VQ-VAE的编码和重构(文章开头的图就是笔者用这个脚本重构的,可见重构效果还可以),没有包含用PixelCNN建模先验分布。不过最后的注释那里包含了一个用Attention来建模先验分布的例子,用Attention建模先验分布后,随机采样的效果如下:...