依据这个思想提出VQ,VQ也启示着后来的许多扩散模型。 VQVAE VQVAE实际上只是一种类似于AE的编码解码器,并没有生成功能,它需要联合如PixelCNN等模型才能进行生成。与普通AE不同的是,VQVAE多了一个codebook,也就是图中的embedding space,这个codebook类似于一个字典,将连续的分布只离散化为这个embedding space。图像经...
对于VQ-VAE,这提高了IS和FID评分,FID从大约30到10。 对于BigGAN -deep,拒绝采样(被称为批评家)比BigGAN论文[5]中提出的截断方法更好。 我们观察到,初始分类器对VQ-VAE重建中引入的事件最轻微的模糊或其他扰动非常敏感,正如在简单压缩原始数据时,FID ~ 10而不是~ 2所示。 因此,我们也计算了VQ-VAE样本和...
第三项是让每次z_q和z_e不要变化太大. 利于网络收敛. P概率定义如下. 变分推断--理解变分推断中的ELBO z是隐变量. 用来生成x 下面这个条件概率是我们需要的. 知道这个概率之后,我们就可以知道给定x, 之后z 取什么值概率最大了. 之后我们直接取概率最大的那个z值作为隐变量即可. 如果我们用一个分布q(z)来...
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。
基于以上的讨论,该工作基于 VQVAE 的方法提出 DiscoDVT(Discourse-aware Discrete Variational Transformer),首先引入一个离散code序列,学习文本中每个局部文本片段(span)的高层次结构,其中每一个从大小为的 code vocabulary 中得到。随后作者进一步提出一个篇章关系预测目标...
网格插值图卷积3D网格因其复杂性和不规则性使其有效表示成为挑战.为解决常规图卷积难以对3D网格有效传递和融合信息的问题,提出基于变分量化自编码器的3D网格模型,以探索其隐空间并用于3D网格的生成.提出带残差的图卷积模块,在处理3D网格这种复杂的图结构时,残差连接更有效地整合多层...
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vq-vae模型图,来自《Neural Discrete Representation Learning》 量化的具体的步骤是:原始图像通过CNN之后得到size为(长x宽xd)的三维数据,每个如图中①所示的向量都会经过图中右部的映射过程,映射算法用一句话来说就是“寻找向量空间中离自身最近的e,其中e属于向量表”。映射过程将原向量映射为向量表中的某个向量e...
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[论文速览] AE,VAE,VQ-VAE,VQ-GAN,FSQ Pre ref: 《An Introduction to Autoencoders》 ref:https://zhuanlan.zhihu.com/p/388620573 ref:https://www.spaces.ac.cn/archives/5253 ref:https://zhuanlan.zhihu.com/p/388620573 ref:https://www.spaces.ac.cn/archives/6760...