这样,VQ-VAE编码器的输出是若干个「假嵌入」,「假嵌入」会被替换成嵌入空间里最近的真嵌入,输入进解码器里。 VQ-VAE的优化目标由两部分组成:重建误差和嵌入空间误差。重建误差为输入图片和重建图片的均方误差。为了让梯度从解码器传到编码器,作者使用了一种巧妙的停止梯度算子,让正向传播和反向传播按照不同的方式计...
讲完了VQ-AVE的大致思路,我们会发现,现在学习到的又是一个固定的codebook,这也意味着它又没办法像VAE一样,通过随机采样生成图片,准确的说VQ-VAE并不像一个VAE,而更像一个AE,它学习到的codebook适用于类似分类的任务而不是生成任务,如果想要VQ-VAE做生成任务,就需要像论文里提到的一样,再训练一个prior网络,利...
contributions 提出 一个简单但是非常强大的生成式模型, 它能够学习离散的表示.这个模型叫作VQVAE(Vector quantised variational AutoEncoder) 特点 和VAE主要区别在两个方面 该方法输出的是离散的, 而不是连续的 先验是学到的而不是静态的. 采用VQ的方式, 避免 "后验崩塌" 如果给这些表示以自回归的先验的话, 模...
这一离散化的过程就是VQVAE量化方法的基础。VQVAE地量化方法采用了一种向量量化技术，它将连续表示分配到离散的表示空间中。每个编码后的数据点都会被映射到一个最接近的离散向量，而这些离散向量通常由一组预定义的向量字典构成。这样做的好处是它不仅能够在生成模型中避免传统方法中的梯度消失问题还能够降低生成数据...
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: ...
2 VQVAE创新点 2.1 创新点1-图像压缩模型VQVAE被改进成了VQGAN 2.2 创新点2-基于 Transformer 的压缩图像生成模型 2.3 创新点4-带约束的图像生成 3 滑动窗口生成高清图像 4 论文实验 4.1 验证了基于Transformer的压缩图像生成模型的有效性 4.2 VQGAN较以往模型的优越性 ...
1. VQ-VAE基本原理 VQ-VAE是一种将图像编码成离散向量的图像压缩模型。它借鉴了NLP中的思想,使用嵌入空间(codebook)来表示离散编码。编码器的输出是若干“假嵌入”,这些假嵌入会被替换成嵌入空间中最接近的真嵌入,然后输入到解码器中。 2. VQ-VAE代码结构 VQ-VAE的代码结构通常包括以下几个部分: 编码器(Encoder...
VQ-VAE,全称Vector Quantized Variational Autoencoder,即矢量量化变分自编码器,它在生成模型领域可是有着独特地位。 先来看VQ-VAE的整体架构。它主要由编码器(Encoder)、量化模块(Quantization Module)和解码器(Decoder)这几大关键部分构成。 编码器部分,其作用就像是一个信息提炼器。它接收输入数据,比如说图像数据,...
VQVAE浅读：VQVAE是一种在无监督学习领域表现突出的模型，尤其擅长处理离散编码任务，为DALLE等创新应用提供了技术支持。以下是关于VQVAE的简要介绍：1. 模型背景： VQVAE旨在解决传统AutoEncoder和VAE在生成任务中的不足。 AutoEncoder虽然擅长降维和特征提取，但并非生成模型，无法模拟数据分布。 VAE通过...
第一项代码里面是mse用来更新embedding里面的参数. (具体就是图片x 给定, x找到索引i, 然后i从embedding_sapce里面计算出z_q, 后续生成xhat, 所以学习之后的结果是embedding和decoder里面参数进行了更新,让索引i找到的向量很能最后生成xhat趋近于x) 第二项是用来训练encoder的. 从上面第一项分析看得出来, encoder...