我们将详细介绍该方法第一阶段的实现过程:训练组合编码器(Compositional Encoder)、向量量化(Vector Quantization, VQ)码本和姿态解码器(Pose Decoder)——这些组件共同构成了一个用于学习姿态结构紧凑、离散表示的系统。 与传统的热图或坐标回归方法相比,基于标记的表征方法能够有效捕获关键点之间的语义和空间依赖关系。
hook_fn的输入是该张量的原始梯度grad_orig,hook_fn会对梯度进行变换得到grad_new = hook_fn(grad_orig),并且将grad_orig更新为grad_new。这个功能可以让我们实现将decoder的梯度赋值到encoder中,我们且看是如何实现的。我们留意到其对h,也即是W_j的结果进行了注册回调,我们也知道W_j和Z的形状是一致的,此时我...
我们首先可以参考[3]项目中的实现。我们首先分析model.py文件中的forward函数,字典定义为一个nn.Embedding层(Code 1.1),其参数就是self.dict.weight,那么求最近邻的操作就如Code 1.2所示。Code 1.3将最近邻的索引结果(也即是稀疏化后的视觉令牌),在字典中进行查询,对feature map进行恢复。因此W_j的形状和Z是...
这样,解码器不仅认识编码器编出的向量,还认识其他来自标准正态分布的向量。训练完成后,我们就可以扔掉编码器,用来自标准正态分布的随机向量和解码器来实现随机图像生成了。 VAE的实现细节就不在这里赘述了,是否理解它对理解VQ-VAE没有影响。我们只需知道VAE可以把图片编码成符合标准正态分布的向量即可。让向量符合标...
从数学上讲,左右两边是相等的(+输入和-输入将相互抵消)。在反向传播过程中,.detach部分将被忽略 以上就是VQ VAE的完整实现,原始的完整代码可以在这里找到: https://avoid.overfit.cn/post/85355d48ece84f77b7c1b02f60de9c8f 最后论文:ArXiv. /abs/1711.00937...
最后确保梯度可以直接从解码器流向编码器。 quantized = inputs + (quantized - inputs).detach() 从数学上讲,左右两边是相等的(+输入和-输入将相互抵消)。在反向传播过程中,.detach部分将被忽略 以上就是VQ VAE的完整实现,原始的完整代码可以在这里找到:...
总之,DeepMind发布的VQ-VAE-2算法为AI换脸技术的发展带来了新的希望和机遇。通过分层处理不同尺度的信息,该算法实现了更高效的图像压缩和重构,生成的图像质量也更高。未来,我们可以期待更多的创新技术和算法的出现,推动AI换脸技术的进一步发展,为我们的生活带来更多的便利和乐趣。
Pytorch实现 矢量量化器可以通过以下方式实现。 classVectorQuantizer(nn.Module): def__init__(self, num_embeddings, embedding_dim, commitment_cost): super(VectorQuantizer, self).__init__() self._embedding_dim=embedding_dim self._num_embeddings=num_embeddings ...
训练完成后，通过离散分布采样，VQ-VAE实现了从大图到小图的生成，为超分辨率等图像增强任务提供了强有力的支持。代码实现和深入理解VQ-VAE的更多细节，可以参考相关研究论文和教程，这个模型的创新性与实用价值都值得深入探索。在视觉生成的世界里，VQ-VAE无疑是一颗璀璨的明星，照亮了离散编码在图像处理...
从推理角度而言,编码器通过层层卷积能够逐步提取数据的本质特征,量化模块确保了这些特征能够以一种离散且可管理的方式进行存储和传输,解码器则利用这些量化后的特征重建数据,整个过程环环相扣,共同实现了对数据的高效处理和生成。 VQ-VAE独特的模型结构使其在图像生成、语音合成等诸多领域展现出强大的应用潜力,通过对其...