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_...
2. 利用pixelCNN模型学习codebook里面的离散表征,简单来说就是让pixelCNN学习codebook里面的离散采样,使其能够生成一个压缩图像编码,pixelCNN提供xi会预测 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...
[5]. https://pytorch.org/do
这种问题在无监督半监督我常遇到。我用的GitHub - lucidrains/DALLE-pytorch: Implementation / replicatio...
大神的python实现(可直接pip安装):lucidrains/vector-quantize-pytorch VAE VAE (Variational AutoEncoder):变分自编码器是一种生成模型,它使用神经网络学习数据的潜在表示,并能从这些表示中生成新的数据。VAE 由两部分组成:编码器和解码器。编码器将输入数据编码为潜在空间中的点,而解码器则将这些点解码回原始数据空...
-, 视频播放量 2378、弹幕量 4、点赞数 85、投硬币枚数 65、收藏人数 246、转发人数 34, 视频作者 雲樑, 作者简介 华东师范大学统计博士生,生成模型,流形,相关视频:DDPM with GAN,Consistency Trajectory Models:任意终点的一致性模型,AAAI2024:SPD-DDPM,2024.11.2
Vq-VAE:向量量化VAE VAE的本质就是通过隐变量的分布+decoder,获取目标数据分布基础VAE的思路:对隐变量进行各向同性标准正态分布的先验假设,训练完模型后我们...
可以使用常见的深度学习框架(如PyTorch、TensorFlow)来实现VQ-VAE。训练过程包括将原始数据输入编码器,将编码器输出的低维代码本输入解码器并调整网络参数,以最小化生成数据与原始数据之间的重构误差。此外,VQ-VAE还使用了一种称为“负采样”的技术,以增加数据的多样性。 3. 生成数据 训练完VQ-VAE模型后,就可以...
本文利用 VQ-VAE 的结构来学习姿态特征的编码,并用训练好的解码器和 codebook 来指导姿态估计模型的学习,把姿态估计任务变成了一个预测 codebook 中特征的分类问题。 下面是姿态估计模型比较通用的一个结构,目前的算法大都脱离不出这个范畴: 不知道大家有没有思考过这样一个问题:我们训练的姿态估计模型,算一个Encoder...
Commitment_{loss}把Z_q剔除了计算图（detach用于把一个tensor从pytorch的计算图中移除），意味着...