在语音数据上,VQ-VAE成功地学习到了与音素类似的离散表示。实验包括: 语音重构:使用VQ-VAE重构语音信号,保持了内容不变,但波形有所不同。 说话人转换:通过改变解码器的说话人ID,实现了语音内容相同但声音不同的效果。 无监督音素学习:模型在完全无监督的情况下,学到了与真实音素高度相关的表示。 3.3 视频生成 ...
最近我在思考如何在VAE中加入一些先验信息,以更好地理解相关工作,再次阅读来VQVAE这个工作。同时,这项工作也是Sora和Stable Diffusion工作的基础理论之一。希望我的解读能够帮助您更好地理解这些工作。—— AI …
VQ-GAN结合了VQ-VAE与生成对抗网络（GAN）的思想，使用Transformer作为生成器替代VQ-VAE中的PixelCNN，同时加入基于图块的判别器以实现对抗训练。VQ-GAN的loss包含重建损失与GAN损失，旨在平衡图像的重建质量与生成质量。训练过程中，VQ-GAN通过对抗损失引导模型生成更高质量的图像，同时保持与真实图像的相似...
vq-vae模型图,来自《Neural Discrete Representation Learning》 量化的具体的步骤是:原始图像通过CNN之后得到size为(长x宽xd)的三维数据,每个如图中①所示的向量都会经过图中右部的映射过程,映射算法用一句话来说就是“寻找向量空间中离自身最近的e,其中e属于向量表”。映射过程将原向量映射为向量表中的某个向量e,...
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最近我在思考如何在VAE中加入一些先验信息,为了更好地理解相关工作,再次阅读了VQ-VAE-2这个工作。同时,这项工作也是Sora和Stable Diffusion工作的基础。希望我的解读能够帮助您更好地理解这些工作。——AI Drea…
例如,VQ-VAE-2实现了多尺度量化策略以保留高频细节。视觉ViT的利用也对增强模型容量起到了重要作用。同时,损失函数的有效性也成为提高性能的目标。VQGAN[3]通过整合GAN和感知损失显著提高了重建图像的美学质量。码本在重建性能中的作用也被认为是至关重要的。VQGAN-LC展示了更广泛的码本对增强重建能力的好处。MoVQ...