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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...
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...
【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
3.https://avdnoord.github.io/homepage/audio/pt2_sample3.wav 声音风格迁移 当我们在VQ-VAE中的speaker-id上对解码器进行解码时,我们可以从一个语音片段中提取潜的代码,并用不同的speaker-id进行重构。 具有不同speaker-id的原始和重建音频样本 1.原件: ...
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:...
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...
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...