我们使用ELBO作为损失函数。 VAE存在后验崩溃的问题:模型中的正则化项开始主导损失函数,后验分布变得与先验分布相似。解码器变得过于强大,忽略了潜在表示。因此后验分布将不包含有关潜在变量的信息。 在VQ-VAE中,通过矢量量化步骤避免了后验崩溃...
VQ-VAE(Vector Quantized Variational Autoencoder)是一种基于变分自动编码器(VAE)和向量量化(Vector Quantization)的深度学习模型。它结合了自动编码器和向量量化的优点,用于学习高效的数据表示。 VQ-VAE的一般工作流程: 1.编码器(Encoder):输入数据经过编码器,将其映射到潜在空间中的低维表示。这个低维表示通常是离散...
简单总结一下,vqvae 的 encoder 是一个图像表征模型,不同于一般的图像表征模型对图像提取一个特征向量,vqvae 是提取出一张特征图(多个特征向量的二维排布),相当于是将一张像素空间的大图压缩为了一张隐空间的小图。而 vqvae 的 decoder 则可以将一张隐空间的小图解码为像素空间的大图。也就是说,vqvae 相当...
vqvae是一种基于变分自编码器的生成模型,它结合了变分自编码器(VAE)和向量量化(VQ)技术,用于生成高质量的图像和其他类型的数据。 要更详细地解释vqvae,我们可以从以下几个方面展开: 一、变分自编码器(VAE)基础 变分自编码器是一种生成模型,它结合了自编码器和概率图模型的思想。VAE通过编码器将输入数据映射到潜...
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...
具体来说,VQ-VAE 使用一个编码器将输入数据映射到潜在空间中,然后将每个潜在向量映射到代码本中最近的向量,从而实现离散化。在训练过程中,VQ-VAE 旨在最小化重构误差和 VQ 误差。其中,重构误差度量了观测数据与生成数据之间的差异,而 VQ 误差则度量了潜在向量与其对应的代码本向量之间的距离。训练过程中,我们通过...
而VQVAE和VAE主要不同:Encoder输出是离散的,而不是连续的隐变量z。 1、方法 1.1.模型结构 ,然后计算 中每条特征向量跟codebook的最接近的向量的索引,得到 , 然后用codebook中向量 来替换 得到 。最后经过Decoder得到 1.2.训练 先说下总体损失函数,其实跟VAE的损失函数类似: ...
作为一个自编码器,VQ-VAE的一个明显特征是它编码出的编码向量是离散的,换句话说,它最后得到的编码向量的每个元素都是一个整数,这也就是“Quantised”的含义,我们可以称之为“量子化”(跟量子力学的“量子”一样,都包含离散化的意思)。 明明整个模型都是连续的、可导的,但最终得到的编码向量却是离散的,并且重构...
VQ-VAE整体流程(图源见水印) VQ对应的就是获取离散化lantent code的过程 向量量化公式为: VQ公式 上述公式是对lantent code进行了one-hot处理,本质是找离 最近的embedding index 当我们的assumption为: 服从0~K的均匀分布,VAE模型中的KL divergence就变成了常数. ...
AutoEncoder)是VideoGPT中使用的一种技术,它通过采用3D卷积学习降采样的原始视频离散潜在表示。VQ-VAE...