imgs = vqvae.decode(x) 至此,我们已经实现了用VQVAE做图像生成的四个任务:训练VQVAE、重建图像、训练PixelCNN、随机生成图像。完整的main函数如下: if __name__ == '__main__': os.makedirs('work_dirs', exist_ok=True) parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument('-c', type=int, de...
VQ-VAE最主要的创新部分就是在于离散空间的构建,上述时搭建离散空间的代码,并且包含对离散空间的初始化以及对与离散空间的反向传播求导,值得注意的点是 straight_through方法,这是在离散化之中的常用的求导方式,因为离散空间没有办法直接计算导数,所以这里直接就拿encoder里面的梯度复制到离散变量里面(这里可能没有说的...
VQ-VAE的这种建模方法启发了无数的后续工作,包括声名远扬的Stable Diffusion。 在这篇文章中,我将先以易懂的逻辑带领大家一步一步领悟VQ-VAE的核心思想,再介绍VQ-VAE中关键算法的具体形式,最后把VQ-VAE的贡献及其对其他工作的影响做一个总结。通过阅读这篇文章,你不仅能理解VQ-VAE本身的原理,更能知道如何将VQ-...
train_vqvae.py and vqvae.py now supports distributed training. You can use --n_gpu [NUM_GPUS] arguments for train_vqvae.py to use [NUM_GPUS] during training. Python >= 3.6 PyTorch >= 1.1 lmdb (for storing extracted codes) Checkpoint of VQ-VAE pretrained on FFHQ ...
Medical Image Compression with VQ-VAE-2 in PyTorch This repository has repurposed the generative architecture ofRazabi et al.'s Multi-Level Vector Quantized Variational AutoEncoder (VQ-VAE-2)to compress medical images in PyTorch. Additionally, the compressed latent vectors and reconstructed images ha...
1.2 VQ-VAE引入codebook(即embedding space嵌入空间) 1.3 VQ-VAE的工作过程 2 VQ-VAE实现方法 2.1 VQ-VAE的编码器怎么输出离散向量。 2.2 VQ-VAE怎么优化编码器和解码器 2.3 VQ-VAE怎么优化嵌入空间 3 总结评价 参考资料 阅读本文你可以了解到 VQ-VAE的核心思想 ...
VQ-VAE是一个强大的无监督表征学习模型,它学习的离散编码具有很强的表征能力,最近比较火的文本转图像模型DALL-E也是基于VQ-VAE的。 在具体介绍VQ-VAE模型前,需要先介绍一下该模型的前身工作AutoEncoder模型以及VAE模型。 1.1 AutoEncoder 自编码器Auto-Encoder是无监督学习的一种方式,可以用来做降维、特征提取等。其...
【PyTorch】只看不练,等于白看!!2024最新PyTorch深度学习实战案例,还不拿下!!! 4818 5 51:27 App [带你读论文系列] Vision Transformer(ViT): An Image is Worth 16x16 Words 5.6万 85 8:11 App 卷积神经网络(CNN)到底卷了啥? 6760 21 43:38 App 论文学习: VQ-VAE: Neural Discrete Representation Le...
https://colab.research.google.com/github/zalandoresearch/pytorch-vq-vae/blob/master/vq-vae.ipynb#scrollTo=JscoOyZ3ddge 最后论文: ArXiv. /abs/1711.00937 编辑:于腾凯 校对:林亦霖 关于我们 数据派THU作为数据科学类公众号,背靠清华大...
stage2.py stage_neural_mapper.py README MIT license TimeVQVAE This is an official Github repository for the PyTorch implementation of TimeVQVAE from our paper"Vector Quantized Time Series Generation with a Bidirectional Prior Model", AISTATS 2023. ...