Stage 1: 利用 VQ-GAN 学习表征能力强的 Codebook 和能将表征重建成图像的 Decoder 向量量化损失 ( ) 重建损失 ( ) 承诺损失 对抗性损失 ( ) 组合损失函数 Stage 2: 利用 Transformer 来生成图像 简易代码实现 介绍 我们上一篇上文章中介绍了使用 codebook 对进行图像 tokenize 的始祖方式 VQ-VAE。有兴趣的小...
codebook 的大小为 8192。作者对 VQGAN 提出了从 architecture 到 codebook 的多个改进。ViT-VQGAN 在图像重建指标 IS 和 FID 方面更加有效,并提高了重建的保真度。 阶段2:矢量量化图像建模。作者训练了一个 Transformer 模型来自回归地预测 32×32 = 1024 个 image tokens,其中 image tokens由阶段 1 的 ViT-...
对于这种以图像形式表示的约束,作者的做法是,再训练另一个VQGAN,把约束图像压缩成另一套压缩图片。这一套压缩图片和生成图像的压缩图片有着不同的codebook,就像两种语言有着不同的单词一样。这样,约束图像也变成了一系列的整数,可以用之前的方法进行带约束图像生成了。 3 滑动窗口生成高清图像 由于Transformer注意力...
本文类似VQVAE,区别在于引入了GAN的思想来强制codebook学到更逼真的图像成分表示,另外,自回归模型替换成了长序建模更强的Transformer来替代PixelCNN。(在codebook上进行自回归是因为Transformer计算代价大)。 1、方法 1.1.codebook学习 这块类似VQVAE,损失函数类似: 其中 表示Decoder的生成图, 1.2.+GAN ,来...
(m) VQGAN的codebook使用率低下,影响阶段1的重建跟阶段2的多样性 (m) Image quantizer质量不好会导致信息丢失 (s) 去掉vqgan里面的top-k和top-p采样,只用temperature=1.0的采样 (s) 使用Factorized codes、l2-normalized codes 以及 logit-laplace 损失 ...
VQGAN是一个融合了离散化编码与Transformer技术的图像生成模型，以下是关于VQGAN的详细介绍：模型架构：CNN编码器：用于将输入图像编码为一系列特征向量。Transformer编码生成模块：利用Transformer的全局感受野和长距离注意力机制，对这些特征向量进行进一步的处理和生成。Codebook：一个包含离散编码的查找表，用于...
用于图像的矢量量化。在ARTIST模型中，VQGAN的作用是对图像进行编码，将图像转换成由codebook中的image ...
利用CNN的位置归纳偏置建立context rich codebook(因为CNN提取的特征能够保持spatial信息,所以codebook也具有spatial信息,并且每个cell包含了一定context语义信息) 利用Transformer长时序能力生成生高分辨率图像(Transformer本身就有长时序优势,在这里面Transformer应用于低分辨率的latent feature生成,再Decode为高分辨图,减轻了计算...
为了进一步提高CodeFormer的性能,作者引入了码本先验(Codebook Prior)的概念。码本先验是一种全局建模能力,它通过对大量训练样本的学习,将人脸图像中的每个像素映射到一个码本中的唯一码字。在生成图像时,CodeFormer会根据输入的低质人脸图像中的像素值查找码本中的对应码字,从而生成更接近目标人脸的像素值。实验结果...
Vector quantization (VQ) is a method for deterministically learning features through discrete codebook representations. Recent works have utilized visual tokenizers to discretize visual regions for self-supervised representation learning. However, a notable limitation of these tokenizers is lack of semantics...