后文提到的VQ-GAN,就是将其换成了Transformer。 代码示例 github.com/bojone/vae/b 周弈帆:VQVAE PyTorch 实现教程 总结 1,上面两篇讲解,都提到了VQ-VAE本质上不是VAE,而是AE+生成模型。 VQ-VAE不是一个VAE,而是一个AE。它的目的是把图像压缩成离散矩阵。或者换个角度说,它提供了把大图像翻译成「小图像」...
教程配套代码:https://github.com/yjh0410/aigc_tutorial 二、VQ-VAE的代码实践 本节开始VAE的代码实践,一如既往的,我们还是从数据、模型、损失和训练测试等几个方面来开展本章的关键内容。相较于此前的VAE的代码实践,这一次的与之区别也就是模型上的差异,其他的并无显著差异。因此,我们尽可能快速地过完本章。
VQ-VAE使用了一个很精巧也很直接的方法,称为Straight-Through Estimator,你也可以称之为“直通估计”,它最早源于Benjio的论文《Estimating or Propagating Gradients Through Stochastic Neurons for Conditional Computation》,在VQ-VAE原论文中也是直接抛出这篇论文而没有做什么讲解。但事实上直接读这篇原始论文是一个很...
如何搭建VQ-VAE模型(Pytorch代码) 刹那-Ksana-· 2023-10-30 6221603:25:01 十分钟教你如何搭建VQ-VAE模型?北邮教授一小时带你搞懂了解变分自编码器!生成模型VAE、GAN、监督学习 人工智能-研究院· 2023-11-6 890017:09 VQ-VAE Tutorial 桃桃仁_· 2023-12-21 4699810:13 VAE到底在做什么?VAE原理讲解系列#1...
近期在了解大世界模型(Large World Model,LWM)时,涉及到图像编码器 VQGAN 的使用,而 VQGAN 引出 VQVAE 和 VAE 的工作。在看68、VQVAE预训练模型的论文原理及PyTorch代码逐行讲解和69、VQGAN+Transformer自回归建模图像生成的论文原理细致讲解讲解了相关工作。