在VQ-VAE中,这些代码通常从连续数据空间映射到离散空间。 潜在编码(Latent Encoding):更广泛的术语,指将输入数据转换为任何形式的潜在表示的过程,可以是连续或离散的。 算法1和算法2 第一步:学习层次的潜在编码(见算法1) \quad 层次化VQ-VAE结构(见图2a):不同于传统VQ-VAE,本研究使用一系列向量量化代码来建模...
AI 科技评论按,近日,DeepMind 的研究人员宣布,VQVAE-2 问世了! VQ-VAE 是 Vector Quantised-Variational Auto Encoder 的简写,此次的 VQ-VAE2 是 DeepMind 基于第一代 VQ-VAE 研究出来的改进模型。相关的论文已被 ICLR2019 接收为口头报告论文,DeepMind 研究员 Suman Ravuri 做了精彩的现场演讲。 论文ARIXV 链...
>论文地址:[https://arxiv.org/abs/1906.00446](Generating Diverse High-Fidelity Images with VQ-VAE-2) >发表于2019年的NeurIPS。VQVAE的重要性就不谈了,学习latent diffusion model必须得了解这个。 >NIPS(NeurIPS),全称神经信息处理系统大会(Conference and Workshop on Neural Information Processing Systems),...
近日DeepMind发布VQ-VAE-2算法,也就是之前VQ-VAE算法2代,这个算法从感观效果上来看比生成对抗神经网络(GAN)的来得更加真实,堪称AI换脸界的大杀器,如果我不说,相信读者也很难想象到上面几幅人脸图像都是AI自动生成出来的。 不过如此重要的论文,笔者还没看到专业性很强的解读,那么笔者就将VQ-VAE-2算法分为VQ,VA...
具体而言,提出的方法遵循两阶段过程:首先我们需要训练一个分层的 VQ-VAE,我们需要用它将图像编码到离散的隐空间;其次我们需要在离散的隐空间拟合一个强大的 PixelCNN 先验,这个隐空间是通过所有图像数据构建的。 如上算法 1 和算法 2 为两阶段过程,其中在第一阶段学习层次化隐编码中,我们可以借助层次结构建模大图像...
近日DeepMind发布VQ-VAE-2算法,也就是之前VQ-VAE算法2代,这个算法从感观效果上来看比生成对抗神经网络(GAN)的来得更加真实,堪称AI换脸界的大杀器,如果我不说,相信读者也很难想象到上面几幅人脸图像都是AI自动生成出来的。 不过如此重要的论文,笔者还没看到专业性很强的解读,那么笔者就将VQ-VAE-2算法分为VQ,VA...
论文理解:Generating Diverse High-Fidelity Images with VQ-VAE-2,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
VQ-VAE-2(Vector Quantized Variational Autoencoder 2)是由DeepMind推出的一种自编码器模型,旨在解决生成模型在图像生成、语音生成和其他多模态任务中的问题。作为VQ-VAE的继任者,VQ-VAE-2在基础架构上进行了显著改进,尤其是在模型的多尺度结构和细节表达能力上。该模型结合了向量量化技术和变分自编码器(VAE)的优点...
近日,DeepMind 的研究人员发表论文表示,他们利用 VQ-VAE 生成了可以媲美当前最佳 GAN 模型(BigGAN-deep)的图像,而且图像多样性上要优于 BigGAN-deep。该模型借助图像压缩方面的概念,将像素空间映射到量化的离散空间,从而进一步借助自编码器的结构学习怎样生成高清大图。
We demonstrate that a multi-scale hierarchical organization of VQ-VAE, augmented with powerful priors over the latent codes, is able to generate samples with quality that rivals that of state of the art Generative Adversarial Networks on multifaceted datasets such as ImageNet, while not suffering ...