PyTorch生成式人工智能（20）——像素卷积神经网络(PixelCNN)

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分类专栏： PyTorch生成式人工智能从入门到项目实战 文章标签： pytorch aigc 生成模型
于 2025-07-28 08:22:10 首次发布
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PyTorch生成式人工智能（20）——像素卷积神经网络

0. 前言

像素卷积神经网络 (Pixel Convolutional Neural Network, PixelCNN) 是于 2016 年提出的一种图像生成模型，其根据前面的像素预测下一个像素的概率来逐像素地生成图像，模型可以通过自回归的方式进行训练以生成图像。在本节中，将使用 PyTorch 实现 PixelCNN 模型并将其应用于图像数据生成中。

1. PixelCNN 工作原理

为了理解 PixelCNN，我们需要介绍两个关键技术：掩码卷积层 (Masked Convolutional Layer) 和残差块 (Residual Block)。

1.1 掩码卷积层

卷积层可以通过应用一系列卷积核从图像中提取特征。在特定像素点处，卷积层的输出是卷积核权重与以该像素为中心的区域上的值的加权和。通过应用一系列卷积层可以检测到图像中的边缘、纹理以及在更深层的形状和高级特征。
虽然卷积层在特征检测中十分有效，但无法直接用于自回归模型，因为像素之间没有明确的顺序关系。在图像中所有像素均会被平等对待，没有像素会被视为图像的起始或结束点，这与文本数据不同，文本数据中的符号具有明确的顺

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AIGC实战——像素卷积神经网络(PixelCNN)
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01-17 9662
在本节中，介绍了如何使用 PixelCNN 以自回归的方式生成图像，使用 Keras 构建 PixelCNN 模型，实现掩码卷积层和残差块，以便信息可以在网络中传递，只有前面的像素可以用于生成当前的像素。最后，使用 TensorFlow Probability 库提供的 PixelCNN 函数，该函数使用混合分布作为输出层，从而能够进一步改善学习过程。
PyTorch生成式人工智能（8）——深度卷积生成对抗网络
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06-04 5465
本文采用深度卷积生成对抗网络 (DCGAN) 生成高分辨率动漫面部图像。通过卷积层提取局部特征，反卷积层上采样，结合批归一化稳定训练。数据集包含 63632 张图像，预处理为 64×64 分辨率并归一化。鉴别器 (D) 由卷积层和 LeakyReLU 构成，生成器 (G) 镜像其结构，使用转置卷积生成图像。训练中交替优化 D 和 G，20 个 epoch 后生成图像质量显著提升。实验表明，DCGAN 能高效合成逼真动漫面部，验证了卷积神经网络在图像生成任务中的有效性。
使用Pytorch从零开始构建Conditional PixelCNN
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11-25 1651
在后续论文（使用 PixelCNN 解码器生成条件图像）中推测，结果降级的一个可能原因是 PixelCNN 中的 ReLU 激活与 LSTM 中的门控连接相比相对简单。或估计测试中的不确定性。这是一个在论文中很少提及的技巧，但有助于避免过度拟合——我只在一篇关于视频中动作识别训练的论文中看到过它，其中由于高维度与当前数据集大小，过度拟合是一个问题可用的。PixelCNN 是 PixelRNN 的卷积版本，它将图像中的像素视为一个序列，并在看到前面的像素后预测每个像素（定义如上和左，尽管这是任意的）。
生成模型——自回归模型详解与PixelCNN构建
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Autoregressive中的“Auto”意味着自我(self)，而机器学习术语的回归(regress)意味着预测新的值。将它们放在一起，自回归意味着我们使用模型基于模型的过去数据点来预测新数据点。设图像的概率分布是 p ( x ) p(x) p(x)是像素的联合概率分布 p ( x 1 , x 2 , … x n ) p(x_1, x_2, …x_n) p(x1​,x2​,…xn​)，由于高维数很难建模。在这里，我们假设一个像素的值仅取决于它之前的像素的值。
PixelCNN
03-10
像素神经网络 PixelCNN的简单实现。 它支持A / B样式的PixelCNN遮罩。 它使用残差块。 图像可以以矢量为条件（例如，一类热矢量）。 MNIST.ipynb中的模型实现了验证日志可能性60.15（nat） MNIST_ConditionedOnLabel.ipynb中的模型实现了对数对数似然度56.78（nat） 参考： misc{oord2016pixel, title={Pixel Recurrent Neural Networks}, author={Aaron van den Oord and Nal Kalchbrenner and Koray Kavukcuoglu}, year={2016}, eprint={1601.06759}, archivePrefix={arXiv}, primaryClass={cs.CV} } misc{oord20
tf9: PixelCNN
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前一帖生成音乐，本帖生成图片。本文使用TensorFlow实现论文《Conditional Image Generation with PixelCNN Decoders》，它是基于PixelCNN架构的模型，最早出现在《Pixel Recurrent Neural Networks》一文。 使用的图片数据 我本想使用ImageNet做为图片来源，就像论文中使用的。ImageN
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Python-pacnet像素自适应卷积神经网络
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论文学习——PixelCNN——使用PixelCNN生成图片
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在上一篇就是介绍了矢量量化变分模型的具体实现，就是一个编码器和解码器，只能生成和原来图片一样的图片，没啥意义。这里需要生成一个新的码字序列，解码器能够接受这部分数据，然后解码成对应的新的图片。作者使用PixelCNN去训练这些码本pixelCNN的论文链接代码样例PixelCNN是一个自回归模型，根据已有的序列生成下一个位置的值。在这个任务里，就是生辰新的码字序列，然后使用训练好的解码器生成对应的新的图片。本来是想读论文的，一看已经是2016年的文章了，网上已经有很多相关的介绍了。
PixelCNN：基于自回归的图像生成模型及其数学原理
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PixelCNN是Google DeepMind团队在2016年提出的一个里程碑式图像生成模型，首次出现在论文《Pixel Recurrent Neural Networks》中。它通过自回归方式建模自然图像的联合分布，以卷积神经网络（CNN）为核心，结合掩码机制实现了高效的像素级预测。本文将面向深度学习研究者，深入剖析PixelCNN的数学原理、模型设计及其在生成任务中的意义。
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