目录 收起 VQ-VAE VQ-VAE-2 VQ-VAE的代码实现 小结 参考 “What I cannot create, I do not understand.” -- Richard Feynman 上一篇文章生成模型之PixelCNN介绍了基于自回归的生成模型,这篇文章将介绍DeepMind(和PixelCNN同一作)于2017年提出的一种基于离散隐变量(Discrete Latent variables)的生成模型:VQ...
与vqvae 的对比,在提供更大压缩的同时优于VQVAE-2(序列长度为256对比5120 = 322 + 642) Thoughts 图像生成领域中结合 transformer 和 cnn 的经典作品,在取得较大压缩比的同时保证了较好的生成质量 二阶段中的 transformer 自回归思路看起来很合理,在图像领域自左到右,自上到下的自回归方式可能还有更好的解决方...
我们证明了一个 VQ-VAE 的多尺度层次组织,加上强大的先验潜在代码,能够在多种数据集(如 ImageNet)上生成质量与最先进的生成对抗网络相媲美的样本,同时不受 GAN 的已知缺点,如模式崩溃、多样性的缺乏等的影响。 DeepMindAI 的这一研究表明,当用于训练分类器(数据增强)时,GAN 生成在看起来真实的样本的能力有限。
VQ-VAE生成出的假照片,比BigGAN的作品多样多了。 与BigGAN相比,VQ-VAE不仅能生成不同物体和动物,还能生成不同视角以及不同姿势的版本。 比如,同样是生成鸵鸟,这是VQ-VAE的作品: 而VQ-VAE,光鸵鸟头就能生成不同姿态,有正脸的、侧对镜头的、45度角抬头仰望天空的、以及不想露脸上镜的: 甚至相对简单没有四肢的...
近期,DeepMind的研究人员探索了矢量量化变分自动编码器(VQ-VAE)模型在大规模图像生成中的应用。 他们扩展和增强了VQ-VAE中使用的自回归先验,可以生成比以前更高的一致性和保真度的合成样本。 通过使用简单的前馈编码和解码器网络,使得该模型在编码和/或解码速度至关重要的应用程序中极具吸引力。
VQ-VAE生成的假照片,可以Hold住多种规格的精确度,在ImageNet上,可以训练出256×256像素的动物: 与BigGAN相比,VQ-VAE不仅能生成不同物体和动物,还能生成不同视角以及不…
VQ-VAE 这种模型在生成真实高清样本时,它能捕捉数据集中展示的多样性。这种多样性可能体现在年龄、性别、肤色和发色等特征上,这些是 BigGAN 很难显式捕捉到的。如下展示了 VQ-VAE 在 FFHQ-1024 高清数据集上训练后的生成效果,细节都非常合理: 那么VQ-VAE 和 BigGAN 的直观对比是什么样的?如下左边 16 张图为 ...
具体而言,提出的方法遵循两阶段过程:首先我们需要训练一个分层的 VQ-VAE,我们需要用它将图像编码到离散的隐空间;其次我们需要在离散的隐空间拟合一个强大的 PixelCNN 先验,这个隐空间是通过所有图像数据构建的。 如上算法 1 和算法 2 为两阶段过程,其中在第一阶段学习层次化隐编码中,我们可以借助层次结构建模大图像...
Vector Quantization(VQ)VAE是生成式模型，通过神奇的置信下界（ELBO）以及重采样技术，使得模型以一种巧妙...
根据科技媒体的报道,最近deepmind的新模型VQ-VAE-2的生成效果甚至超过了BigGAN,作为生成模型的初学者,我知道GAN,知道AE和VAE,但是却对这篇文章的VQ...