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官方TensorFlow实现https://github.com/deepmind/sonnet/blob/v1/sonnet/examples/vqvae_example.ipynb。主要代码都写在一个notebook里。 官方实现的PyTorch复现https://github.com/MishaLaskin/vqvae。 苏剑林的TensorFlow实现。用的生成模型不是PixelCNN而是Transformer。https://github.com/bojone/vae/blob/master/vq_...
The official implementation of "COMPOSER STYLE-SPECIFIC SYMBOLIC MUSIC GENERATION USING VECTOR QUANTIZED DISCRETE DIFFUSION MODELS" Overview We propose to combine a vector quantized variational autoencoder (VQVAE) and discrete diffusion models for the generation of symbolic music with desired composer styles...
https://colab.research.google.com/github/zalandoresearch/pytorch-vq-vae/blob/master/vq-vae.ipynb#scrollTo=JscoOyZ3ddge 最后论文: ArXiv. /abs/1711.00937 编辑:于腾凯 校对:林亦霖 关于我们 数据派THU作为数据科学类公众号,背靠清华大...
论文代码:https://github.com/devnag/pytorch-generative-adversarial-networks 1 背景知识 Auto-encoder auto-encoder是一种无监督的算法,自编码器是一个输入和学习目标相同的神经网络,其结构分为编码器和解码器两部分。其思想是输入x经过encoder生成hidden layer特征z,再将z经过decoder重新预测生成x′ ...
github:https://github.com/FesianXu github page: https://fesianxu.github.io/fesianxu.github.io/ 知乎专栏: 计算机视觉/计算机图形理论与应用zhuanlan.zhihu.com/c_1265262560611299328 微信公众号:机器学习杂货铺3号店 http://weixin.qq.com/r/mhNIUEzEMBFPrQgz90aI (二维码自动识别) ...
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我们以MNIST数据集为例,用一百来行实现一个简单的VQVAE:github.com/schinger/VAE encoder采用卷积层,输入x,输出为z_e(x)。decoder采用反卷积层,输入z_q(x),输出x。向量量化z_e(x)\rightarrow z_q(x)及embedding loss,commitment loss由类VectorQuantizer实现: class VectorQuantizer(nn.Module): def __ini...
本文主要做的就是VQ-VAE模型的pytorch复现,其中介绍 VQ-VAE的主要结构,模型优化的损失函数,codebook离散化结构,以及pixelCNN的相关结构。末尾还会给出利用mini-imagenet数据复现实验的结果。 代码地址:https://github.com/ritheshkumar95/pytorch-vqvae VQ-VAE模型结构 ...
BSQ代码,来自vector_quantize_pytorch的github LFQ和BSQ的原文链接给在下面,方便直接访问 简单说一下 LFQ 的原理,假设我们输入的audio经过encoder之后得到的 Z_e 的shape是(B, T, D);假设在 quantize 之前使用 Factorize 技巧,把 D 这一维下采样到 10,LFQ作者认为,在一个codebook中一个个查找维度为 10 的向...