这种稳定性使得VQ-GAN在训练过程中能够更好地捕捉到数据的分布特征。 2.VQ-GAN损失函数的构成 VQ-GAN损失函数由三部分组成:生成器损失、判别器损失和重建损失。 1) 生成器损失:生成器损失旨在最小化生成器与真实样本之间的差异。其公式为: L(G) = E[log(D(G(z)))] 其中,G表示生成器,D表示判别器,z...
vqgan损失函数 摘要: 一、引言 二、VQ-GAN 损失函数的定义与原理 1.VQ-GAN 的提出背景 2.VQ-GAN 损失函数的定义 3.VQ-GAN 损失函数的原理 三、VQ-GAN 损失函数在生成对抗网络中的应用 1.VQ-GAN 在图像生成中的应用 2.VQ-GAN 在风格迁移中的应用 四、VQ-GAN 损失函数的优缺点分析 1.优点 2.缺点 ...
VQGAN 损失函数主要由三个部分组成:对抗损失、重建损失和 KL 散度损失。 (1)对抗损失:对抗损失是生成器和判别器之间的博弈,目的是让生成器生成的图像能够欺骗判别器,使其无法判断生成的图像是真实还是伪造的。 (2)重建损失:重建损失衡量生成器生成的图像与原始图像之间的差异。通过让生成器尽可能地还原原始图像,可...
首先是重构损失。在VQ-VAE中,编码器将输入数据映射到一个连续的潜在空间,解码器将潜在空间的向量映射回重建图像。重构损失即为解码器生成的图像与原始输入图像之间的差异度量。通常使用均方误差(MSE)来计算两者之间的差异。重构损失的目标是最小化解码器生成的图像与原始图像之间的差异,以此提高生成图像的质量。 其次是...
VQ-VAE的损失函数主要包括两部分:重构损失和向量量化损失。下面是对VQ-VAE损失函数的解释: 1.重构损失(Reconstruction Loss): VQ-VAE的目标之一是对输入数据进行重构,即尽可能准确地从潜在编码中还原出原始数据。重构损失衡量了重构图像(或数据)与原始图像之间的差异。它的计算方式通常采用像素级别的差异,如均方误差(...