VQGAN（Vector Quantized Generative Adversarial Network）模型简介

最新推荐文章于 2024-12-04 11:03:01 发布
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#计算机视觉 #深度学习 #人工智能

VQGAN是一种基于VectorQuantization和GAN的图像生成模型，能将连续数据转化为离散向量并生成高质量图像。它使用了编码器、解码器和多尺度架构，优化量化误差和对抗损失函数，适用于图像生成、编辑和检索。VQGAN还可实现条件生成，如从文本生成图像。

论文：Taming Transformers for High-Resolution Image Synthesis

VQGAN (Vector Quantized Generative Adversarial Network) 是一种基于 GAN 的生成模型，可以将图像或文本转换为高质量的图像。该模型是由 OpenAI 研究团队在 2021 年发布的。

VQGAN 模型使用了两个核心部分：Vector Quantization (VQ) 和 GAN。其中 VQ 是一种数据压缩技术，可以将连续数据表示为离散化的向量。在 VQGAN 中，输入的图像或文本被映射到 VQ 空间中的离散化向量表示。这些离散化向量然后被送到 GAN 模型中进行图像生成。

VQGAN 模型可以用于图像生成、图像编辑和图像检索等任务。为了训练 VQGAN 模型，需要使用大量的图像数据集和一些预处理技术，如数据增强和图像裁剪等。在训练过程中，VQGAN 模型会优化两个损失函数：一个用于量化误差（即离散化向量和连续值之间的误差），另一个用于生成器和判别器之间的对抗损失。

在实际应用中，VQGAN 可以用于许多有趣的任务，如从文本生成图像、从图像生成文本、图像到图像的翻译、图像编辑、风格迁移等。VQGAN 的出现为图像生成领域带来了新的进展，

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生成模型实战 | VQ-GAN（Vector Quantized-Generative Adversarial Network）
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盼小辉丶的博客
08-28 2801
向量量化生成对抗网络 (Vector Quantized-Generative Adversarial Network, VQ-GAN) 结合了向量量化变分子自编码器 (VQ-VAE) 和生成对抗网络 (GAN) 的优势，通过向量量化 (Vector Quantised, VQ) 构建离散潜空间，结合感知损失与对抗损失，在保持语义一致性的同时能够生成纹理细节丰富的图像。在本节中，我们将详细解释 VQ-GAN 的技术原理和各个组成，并使用 PyTorch 从零开始实现 VQ-GAN。
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在 VQ-GAN 模型中，将几种不同类型的生成模型进行有效地组合，VQ-GAN 通过额外的对抗损失项鼓励 VAE 生成更清晰的图像。使用自回归T ransformer 构建了一系列能够由 VAE 解码器解码的编码符号。ViT VQ-GAN 进一步扩展了这一思想，将 VQ-GAN 的卷积编码器和解码器替换为 Transformers。
通俗易懂 VQ-GAN：结合向量量化与生成对抗网络的高效图像生成模型
m0_59156726的博客
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VQ-GAN
dudek的博客
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VQ-GAN
深度学习系列29：VQ-GAN模型
kittyzc的博客
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1. 介绍 发表于2021年，来自德国海德堡大学IWR研究团队。最大的亮点在于其可以生成百万像素级别的图片。 VQGAN的突出点在于其使用codebook来离散编码模型中间特征，并且使用Transformer（GPT-2模型）作为编码生成工具。codebook的思想在VQVAE中已经提出，而VQGAN的整体架构大致是将VQVAE的编码生成器从pixelCNN换成了Transformer，并且在训练过程中使用PatchGAN的判别器加入对抗损失。 2. 详情 整理一下，输入x，通过编码器E得到z，然后离散
VQGAN理论加代码一对一详解，小白向解析
qq_42208244的博客
09-17 1万+
VQGAN原理代码解读
AIGC实战——StyleGAN(Style-Based Generative Adversarial Network)
盼小辉丶的博客
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多模态经典论文精读：VQGAN
Everly_的博客
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在本文中，我们探讨了VQGAN如何生成高分辨率图像。其整体架构如下：首先，我们探讨了数据本身，建立了一种感知理论，认为图像可以通过其离散表示来描述。这与传统的计算机视觉技术不同，后者通常侧重于像素级别的处理。接着，我们分析了 VQGAN 实现的二阶段方法。它由一个以GAN形式存在的卷积神经网络和一个Transformer组成：img我们还强调了扩展Transformer模型的难度，因此需要使用通过向量量化得到的Codebook。代码本填补了两个阶段之间的空白。img。
生成模型——vqgan
Rain
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AE结构，引入codebook（embeddiing初始化可学习的）将图像编码特征离散化（encoder特征就近邻查询到码本特征，然后对应位置替换成码本特征），然后送入解码器生产图像。基于vqgan的图像生成：VQGAN+gpt/transformer将图像编码转成长序列token，gpt式训练transformer学习离散特征组合生成图像。基于vqgan-clip的文生图：利用clip训练codebook，在生成时输入文本，寻找离其最近的encoder查表组合送到decoder中生成图像。
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Warmer_Sweeter
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理论基础之前我们介绍了强化学习Leo：和Leo一起学量子计算：三点一. 微分线路和强化学习​zhuanlan.zhihu.com上面这篇博文告诉我们如何把量子线路类比为神经网络，并获取它的导数。在可微分线路的基础上，我们可以做一些更加酷的事情，比如量子对抗学习。2018年，量子机器学习领域出现了几篇夺人眼球的关于量子对抗生成学习的文章，它们分别是Seth Lloyd, Christian Weed...
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zcyzcyjava的博客
09-27 2371
在这项工作中，我们首次提出了语义图像生成和编辑的统一方法，利用预先训练的图像-文本联合编码器（本文指clip）来引导图像生成模型。我们的方法是通过使用多模态编码器来定义一个损失函数，评估（文本，图像）对的相似性，并反向传播到图像生成器的潜在空间。
【深度学习】VQGAN 论文和代码 高清图像生成 Taming Transformers for High-Resolution Image Synthesis
q742971636的博客
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亮点就是用transformer搞密码本codebook。VQGAN（Vector Quantized Generative Adversarial Network）的工作主要是通过将图像表示为一组感知丰富的图像元素的组合来克服在高分辨率图像上使用transformers时的计算复杂性问题。为此，他们采用了两种不同的神经网络架构：卷积神经网络（CNN）和transformer。具体而言，VQGAN使用CNN对图像的局部结构进行建模，以有效地学习图像元素的富有上下文的代码本。
VQGAN图像生成（离散化加对抗训练）
zephyr_wang的博客
06-19 2005
我们显示了1）如何使用CNN学习了一个图像成分的语义丰富的词汇表,这部分也就是VQGAN；2）利用transformer在高分辨率图像中有效地对其组成（VQGAN压缩过的图片码书表示）进行建模。整体模型也就如下图，包括两部分，VQGAN和transformer。VQGAN先进行图片的压缩，然后输入到transformer。
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