论文简述:标题为Finite Scalar Quantization: VQ-VAE Made Simple的论文提出了一种名为有限标量量化(FSQ)的方法来替换VQ-VAE中的向量量化(VQ)。这种方法将VAE表示投影到一个较小的维度空间(通常小于10个维度),每个维度都被量化为一个小型固定值集合,从而形成一个(
作用:用于学习潜在变量的分布捕捉输入数据的特征,用于生成新的数据样本 代码:待补充 VQ-VAE 结构:将编码器的输出离散化为一组离散的向量,这些向量叫做编码矢量(codebook vectors)。编码器的输出被强制使用codebook vectors 相近的矢量进行量化,而不是用连续的潜在编码,解码器将量化的编码矢量应社会原始数据空间 区别VAE...
如何搭建VQ-VAE模型(Pytorch代码)转自:刹那-Ksana- 05:00 从0配置环境到跑通代码:pycharm+anaconda+pytorch+cuda全详解,最通俗易懂的深度学习环境配置教程! 唐宇迪深度学习 2613 25 3小时我居然就搞懂了大学四年没学会的【线性回归分析和逻辑回归模型】教程!草履虫都能学会的原理+代码实现+实验分析,学不会UP跪...
故VQ-VAE的pipeline就是: 训练: 训练VQ-VAE的编码器和解码器,使得VQ-VAE能把图像I变成“小图像”Z,也能把Z变回I。 2.训练PixelCNN,让它学习怎么生成Z。 生成: 最后作者可能会有几个疑问: 能不能用GAN来生成Z,或者这种自回归模型用Transformer来做不是更好?
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...
生成模型的新SOTA?Visual Autoregressive Modeling. 及VQ-VAE, VQ-GAN, VQ-DDPM介绍雲樑 立即播放 打开App,流畅又高清100+个相关视频 更多4352 1 32:36 App 何凯明:Autoregressive Image Generation without Vector Quantizarion. 913 -- 19:16 App 生成神经网络参数:Efficient Training with Denoised Neural ...
在VQ-VAE中,通过矢量量化步骤避免了后验崩溃。 矢量量化变分自编码器(VQ-VAE) 离散表示可以有效地用来提高机器学习模型的性能。人类语言本质上是离散的,使用符号表示。我们可以使用语言来解释图像。因此在机器学习中使用潜在空间的离散表示是一个自然的选择。
VQ-VAE 是变分自编码器(VAE)的一种改进。这些模型可以用来学习有效的表示。本文将深入研究 VQ-VAE 之前,不过,在这之前我们先讨论一些概率基础和 VAE 架构。 后验和先验分布 证据下界(ELBO) 在机器学习模型中,大多数后验分布都相当复杂。我们使用变分推理这一基于优化的方法来近似这些分布。ELBO 是变分推理中一个...
作为一个自编码器,VQ-VAE的一个明显特征是它编码出的编码向量是离散的,换句话说,它最后得到的编码向量的每个元素都是一个整数,这也就是“Quantised”的含义,我们可以称之为“量子化”(跟量子力学的“量子”一样,都包含离散化的意思)。 明明整个模型都是连续的、可导的,但最终得到的编码向量却是离散的,并且重构...
VQ-VAE的思路:对隐变量的分布通过pixel cnn进行建模 假设某单通道图像集分布为 , 为其中一个样本, 是样本中的第i个像素,则样本 在 中出现的概率: 这个过程称为自回归AutoRegressive,自回归模型由于要逐像素求解,所以对于生成大分辨率图像来说,计算量将是其一个性能瓶颈,为此我们可以在训练过程中采取这么一个策略:...