VAE类:将编码器和解码器组合成一个完整的VAE模型。它的forward方法接受输入数据x,通过编码器得到潜变量z、均值mean和对数方差log_var,然后将潜变量z传递给解码器以重构数据。 loss_function函数:计算VAE的损失函数,包括重构损失和KL散度。重构损失使用二元交叉熵损失(BCELoss),计算重构数据与原始数据之间的差异。KL散...
所以这个detach对于变量x虽然对x不求导,但是计算其他变量时候参与计算. 很早之前,在RVQ那篇文章里说到过,VQ-VAE中是通过在codebook中选择欧式距离最近的embedding对应的index作为离散token的。即其中涉及到argmin操作,该操作是不可导的。因此重建loss的梯度是无法传递到encoder网络的。 如果我们写成 loss= torch.mean((...
综上,VQ-VAE共包含三个部分的训练loss:reconstruction loss,VQ loss,commitment loss。 其中reconstruction loss作用在encoder和decoder上,VQ loss用来更新embedding空间(也可用EMA方式),而commitment loss用来约束encoder,这里的为权重系数,论文默认设置为0.25。 另外,在实际实验中,一张图像会采用个离散隐变量,这个和...
VQ-VAE: Neural Discrete Representation Learning 时间:17.11 机构:Google TL;DR VQ全称为Vector Quantised,故名思义,本文相对于VAE最大改进是将VAE的latent representation由连续建模为离散。后续stable diffsusion也使用VQ-VAE进行编解码。 Method 如何离散化? 使用K-means在线聚类embedding space,如架构图fig1所示,e...
在训练过程中，编码器将图像转化为特征图，然后通过与codebook的向量比较找到最接近的index。这个index被用于生成重构图，同时，Encoder的梯度通过 Straight-Through 方法巧妙地传递，解决不可导问题。codebook loss则通过VQ算法，不断调整codebook以逼近Encoder的输出，保持编码的稳定性。4. 实验与应用 VQ-VAE...
speech-synthesisvoice-conversionvocoderadversarial-learningvqvaecyclic-constraints UpdatedJul 25, 2024 Python Torchélie is a set of utility functions, layers, losses, models, trainers and other things for PyTorch. utilstorchpytorchganperceptuallossvqvae ...
VQ-VAE的相关代码: 1.整体流程: def __init__(self, input_dim, dim, K=512): super().__init__() self.encoder = nn.Sequential( nn.Conv2d(input_dim, dim, 4, 2, 1), nn.BatchNorm2d(dim), nn.ReLU(True), nn.Conv2d(dim, dim, 4, 2, 1), ...
self._decoder = Decoder(embedding_dim, num_hiddens, num_residual_layers, num_residual_hiddens) def forward(self, x): z = self._encoder(x) z = self._pre_vq_conv(z) loss, quantized, perplexity, _ = self._vq_vae(z) x_recon = self._decoder(quantized) return loss, x_recon, perplex...
VQ-VAE最终的loss function为: 第一项就是reconstruction loss。由于我们使用了ST estimator,embedding table无法得到梯度,因此才有了第二项。作者使用最简单的vector quantisation (VQ) 算法,即最小化z_{e}(x)和embedding e之间的l2 距离,这会使得e接近encoder的输出。注意sg表示stopgradient operator,即在前向计算...
很早之前,在RVQ那篇文章里说到过,VQ-VAE中是通过在codebook中选择欧式距离最近的embedding对应的index作为离散token的。即其中涉及到argmin操作,该操作是不可导的。因此重建loss的梯度是无法传递到encoder网络的。 因此,作者采用了straight through estimator(直通估计)来解决这个问题。直通估计,主要用于处理一些不可导函数...