VQGAN的论文名为Taming Transformers for High-Resolution Image Synthesis,直译过来是「驯服Transformer模型以实现高清图像合成」。可以看出,该方法是在用Transformer生成图像。可是,为什么这个模型叫做VQGAN,是一个GAN呢?这是因为,VQGAN使用了两阶段的图像生成方法: 训练时,先训练一个图像压缩模型(包括编码器和解码器两...
看懂VQGAN,需要理解VQ-VAE,GAN的基本训练过程。 本文组织方式:先分享论文阅读部分的笔记,然后写代码的理解,再写笔者对每个问题的理解。 (建议先看最后一部分) 参考博客: VQGAN 论文与源码解读:前Diffusion时代的高清图像生成模型 - 知乎 (zhihu.com) 讲的非常好,解读了几个关键问题,并且介绍了代码。 轻松理解 ...
本文提出VQ-GAN结合Transformer与CNN两者,可以利用语义信息合成高分辨率图像。 GAN基础知识(前置基础知识) GAN全称Generative Adversarial Network,包含两个功能模块分别是generator G用来生成图像(从noise vector生成图像),discriminator D用来判断生成图像的真实性(二分类网络判断输入图像是真实还是生成,从而拉进两类数据分布...
跟vqgan一样有两个阶段: Image Quantization。给定输入图片 256x256 ViT-VQGAN将其编码为32x32的离散codes(8倍下采样),而codebook的大小为8192 Vector-quantized Image Modeling (VIM)。训练transformer来自回归地预测32x32=1024个token,若是 class-conditioned 图片生成,跟vqgan一样把类别id的token放在图片token前面...
VQGAN的架构设计巧妙而深思熟虑，它由CNN编码器、Transformer编码生成模块、Codebook以及CNN解码器组成。在训练过程中，自监督（通过重建损失）和对抗性学习（借助GAN）的双重驱动，使得模型在生成高分辨率图像时展现出卓越的性能。离散编码这一创新手段，将连续特征转化为易于处理的离散值，为图像的精准重构提供...
Fish-Speech教程,微调训练VQGAN和Llama,fine-tuning,声音克隆,文字转语音Fish-Speech微调训练整合包:https://pan.quark.cn/s/cf645ed38b33官方项目地址:https://github.com/fishaudio/fish-speech...
VQGAN:驾驭 Transformer 生成高清图像 文章总结 Transformer模型在NLP、音频和视觉等领域取得了巨大成功,但它在高分辨率图像生成任务上的应用受到了计算复杂度的限制。这篇论文提出了一种新方法,通过结合卷积神经网络(CNN)和Transformer,实现了Transformer在高分辨率图像合成任务上的应用。 1. 引言 Transformer相比CNN的优势...
一、Vector-Quantized Images with ViT-VQGAN 二、Vector-Quantized Image Modeling Experiment 一、重建 二、生成 三、无监督学习 论文地址:Vector-quantized Image Modeling with Improved VQGAN github:(不知道是不是官方的)GitHub - thuanz123/enhancing-transformers: An unofficial implementation of both ViT-VQGA...
约定:以下用x代表输入,dist代表距离度量,enc代表编码器,dec代表解码器 关键词:autoencoder, representations, quantization, image synthesis 阅读理由:被MAGE里用到的VQGAN吸引来的,决定梳理一下autoencoder系列的发展历程 AE(AutoEncoder) title: accepted:
VQ-VAE(Vector Quantized Variational Autoencoder)是一种基于变分自动编码器(VAE)和向量量化(Vector Quantization)的深度学习模型。它结合了自动编码器和向量量化的优点,用于学习高效的数据表示。 VQ-VAE的一般工作流程: 1.编码器(Encoder):输入数据经过编码器,将其映射到潜在空间中的低维表示。这个低维表示通常是离散...