VQ-VAE是由DeepMind团队提出的,具有在生成离散和连续数据方面的强大能力。它克服了传统VAE的一些局限性,如模糊的生成样本和潜在空间的难以解释性。 原理 VQ-VAE的核心思想是在编码器和解码器之间引入一个离散的潜在空间,通过向量量化将连续的潜在表示转换为离散的代码。这一过程有效地提高了生成样本的质量,同时使潜在...
一、VQVAE的原理 VQVAE的原理非常复杂,但可以简单概括为以下几个步骤: 1.将输入图像分为多个小块。 2.将每个小块转换为一个向量。 3.使用向量量化方法将每个向量映射到一个离散的编码。 4.使用变分自编码器对编码进行重构,并计算重构误差。 5.使用梯度下降算法优化模型参数,以最小化重构误差。 VQVAE最重要的...