VQ-VAE(Vector Quantized Variational Autoencoder,向量量化变分自编码器)是一种生成模型,结合了VAE(变分自编码器)和向量量化(Vector Quantization, VQ)技术,旨在提高生成样本的质量和稳定性。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...
VQ-VAE-2: RQ-VAE: 背景: 方法: 训练: Trick: FSQ: 方法: 实验: 引用: VAE: VAE (variational autoencoder,变分自编码器) 是一种强大的生成模型, Encoder 把数据编码到隐空间 z=Ecd(x) ,其学习条件概率 pϕ(z|x), Decoder 把数据从隐空间中重建回来 x=Dcd(z) ,其学习另一个条件概率 qθ(x...
VQ-VAE是一种将图像编码成离散向量的图像压缩模型。它通过引入一个codebook,将连续变量转换为离散变量。编码器压缩图像生成小图像,这些小图像经过codebook转换为离散变量,解码器则根据这些离散变量还原图像。由于离散变量不好采样,VQ-VAE需要训练PixelCNN(或其他网络)来学习如何生成这些小图像。VQ-VAE的编码器不会显式地...
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...