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,此时我们希望\dfrac{\partial L}{\partial Z} = \dfrac{\partial L}{\partial W_j},因此我们需要以某种方式缓存下Z和W_j的梯度,在梯度反向传...
目录 收起 VQ-VAE VQ-VAE-2 VQ-VAE的代码实现 小结 参考 “What I cannot create, I do not understand.” -- Richard Feynman 上一篇文章生成模型之PixelCNN介绍了基于自回归的生成模型,这篇文章将介绍DeepMind(和PixelCNN同一作)于2017年提出的一种基于离散隐变量(Discrete Latent variables)的生成模型:VQ...
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...
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 ...
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: 最后论文:ArXiv. /abs/1711.00937
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: https://avoid.overfit.cn/post/85355d48ece84f77b7c1b02f60de9c8f...
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...
简介:DeepMind发布的VQ-VAE-2算法在AI换脸技术上取得了重大突破,其效果比生成对抗神经网络(GAN)更加真实。该算法通过分层处理不同尺度的信息,实现了更高效的图像压缩和重构。 即刻调用文心一言能力 开通百度智能云千帆大模型平台服务自动获取1000000+免费tokens 立即体验 近日,DeepMind发布了一种名为VQ-VAE-2的新型AI换...
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...
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...