下面对几种主要的生成模型——生成对抗网络(GAN)、变分自编码器(VAE)、基于流的模型(Flow-based Models)和扩散模型(Diffusion Models)进行对比和描述。 1. 生成对抗网络(GAN) 原理: GAN由两个神经网络组成:生成器(Generator)和判别器(Discriminator)。生成器负责生成假数据,判别器负责区分真假数据。两者通过对抗训练...
实际上,PixelCNN不是唯一一种可用的拟合离散分布的模型。我们可以把它换成Transformer,甚至是diffusion模型。如果你当年看完VQ-VAE后立刻把PixelCNN换成了diffusion模型,那么恭喜你,你差不多提前设计出了Stable Diffusion。 可见,VQ-VAE最大的贡献是提供了一种图像压缩思路,把生成大图像的问题转换成了一个更简单的生成...
We propose to combine a vector quantized variational autoencoder (VQVAE) and discrete diffusion models for the generation of symbolic music with desired composer styles. The trained VQ-VAE can represent symbolic music as a sequence of indexes that correspond to specific entries in a learned codebook...
虽然在某些特定任务上VQGAN还是落后于其他GAN,但VQGAN的泛化性和灵活性都要比纯种GAN要强。它的这些潜力直接促成了Stable Diffusion的诞生。 如果你是读完了VQVAE再来读的VQGAN,为了完全理解VQGAN,你只需要掌握本文提到的4个知识点:VQVAE到VQGAN的改进方法、使用Transformer做图像生成的方法、使用"decoder-only"策略做...
VQ-VAE论文使用了PixelCNN来采样离散分布。实际上,PixelCNN不是唯一一种可用的拟合离散分布的模型。我们可以把它换成Transformer,甚至是diffusion模型。如果你当年看完VQ-VAE后立刻把PixelCNN换成了diffusion模型,那么恭喜你,你差不多提前设计出了Stable Diffusion。
我是做Music Generation的，Music Generation现在主流有两种方式，一种是用Diffusion做，一种是用LM-base...
VQ-VAE是一个强大的无监督表征学习模型,它学习的离散编码具有很强的表征能力,最近比较火的文本转图像模型StableDiffusionV2(本来应该是)、DALL-E也是基于VQ-VAE的,而且最近的一些基于masked image modeling的无监督学习方法如BEiT也用VQ-VAE得到的离散编码作为训练目标。这篇文章将讲解VQ-VAE的原理以及具体的代码实现...
其实,Stable Diffusion中的重点是diffusion,而不是AE。AE只是建模了潜在空间。这就是为什么VQVAE更好的原因了。 💡如果再大胆一点,这个潜在空间也可以通过采样得到呢?类似于SimCLR的思想,构造一些独特的正负样本来构建一个更有意义的潜在空间,而不是简单的mean。在最终的finetune上效果可能不如原始方法,但在zero or...
在安装stable diffusion时遇到“from taming.modules.vqvae.quantize import VectorQuantizer2 as VectorQuantizer”错误,通常是因为环境配置、依赖项缺失或版本冲突所导致。以下是一些可能的解决方案: 检查Python环境:确保你正在使用正确版本的Python环境。stable diffusion可能需要特定版本的Python才能正常工作。你可以使用python...
探索视觉奇境：VQ-VAE——离散编码的生成模型革命 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...