- 2 * torch.matmul(flat_input, self._embedding.weight.t())) 接下来,我们跨dim = 1(跨码本)执行简单的argmin,获得与编码器输出距离最小的嵌入。我们生成N个大小为K的一元向量。 encoding_indices = torch.argmin(distances, dim=1).unsqueeze(1) encodings = torch.zeros(encoding_indices.shape[0], ...
接下来,我们跨dim = 1(跨码本)执行简单的argmin,获得与编码器输出距离最小的嵌入。我们生成N个大小为K的一元向量。 encoding_indices=torch.argmin(distances, dim=1).unsqueeze(1)encodings=torch.zeros(encoding_indices.shape[0], self....
VQ码本坍缩 解决方法 FSQ Finite Scalar Quantization 由于我是做Audio的纯新手,视觉的VQ几乎没有看过,所以记录的一些VQ的paper可能都比较偏向语音,如果有一些在视觉那边比较好的trick也可以欢迎评论区交流呀。 PS:写本文的时候假设对最原始的AE,VAE,VQ-VAE,SQ已经基本了解,想看前置知识可以看看 真的很菜:VQ AE...
VQ-VAE(pytorch)手写数据集代码实战 本文不涉及VAE原理,想看原理的同学请移步其他文章。 VQ-VAE模型框架 与最原始的VAE不同,VQ-VAE维护了一个code book(论文中称为Embedding Space),通过encoder输出的latent计算与code book中每个向量的距离,然后从code book中拿出最近的向量组成新的latent传入decoder,进行重建。 L...
近年来,代码本(codebook)的理念在图像生成领域掀起了革新风暴,VQ-VAE正是这场革命的先驱。它以独特的离散编码方式,挑战了传统VAE的连续向量表示,对后续模型如Stable Diffusion的发展产生了深远影响。让我们一起深入剖析VQ-VAE的智慧核心,探讨其编码与解码的巧妙设计,以及它如何革新自编码器(AE)和...
向量量化是一种数据压缩技术,它将高维空间的向量映射到低维空间的码本中的最近邻向量。在vqvae中,VQ技术被用于潜在空间的离散化。通过将潜在空间中的连续向量替换为最近的码本向量,vqvae能够降低潜在空间的维度,同时保持生成样本的质量。 三、vqvae的工作原理 vqvae结合了VAE和VQ技术。在编码阶段,vqvae使用编码器...
首先,编码器生成嵌入。然后从码本中为给定嵌入选择最佳近似。码本由离散向量组成。使用L2距离进行最近邻查找。 在反向传播过程中,通过嵌入选择步骤的梯度流动并非易事。编码器的输出嵌入和解码器的输入嵌入具有相同的维度。所以直接将解码器输入的梯度复制到编码器输出(红色箭头)。这样可以产生一个良好的梯度近似。
解码器仅由第一项优化。第一项和第三项优化编码器。第二项优化码本。 在训练期间,先验保持均匀。因此,ELBO的KL散度项是恒定的。 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): ...
近期,图像生成领域中出现了一种名为"codebook"机制的创新技术,这一概念最早在VQ-VAE论文中被提出。相较于传统的变分自编码器(VAE),VQ-VAE利用codebook机制将图像编码为离散向量,为图像生成类任务提供了新思路。这一方法不仅启发了众多后续工作,如著名的Stable Diffusion,也为我们理解VQ-VAE的核心概念...
首先,编码器生成嵌入。然后从码本中为给定嵌入选择最佳近似。码本由离散向量组成。使用L2距离进行最近邻查找。 在反向传播过程中,通过嵌入选择步骤的梯度流动并非易事。编码器的输出嵌入和解码器的输入嵌入具有相同的维度。所以直接将解码器输入的梯度复制到编码器输出(红色箭头)。这样可以产生一个良好的梯度近似。