VQ-VAE-2: Deepmind论文解读

最新推荐文章于 2025-06-01 03:00:00 发布
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#生成模型 #人工智能 #计算机视觉 #VAE

本文深入探讨了Deepmind的VQ-VAE-2模型，该模型在生成效果上超越了BigGAN。文章介绍了模型的压缩与量化创新，以及引入的层级框架，旨在解决自回归生成模型的效率和连续潜在变量的问题。通过离散化潜在变量和分层编码，VQ-VAE-2能有效生成高质量图像，并提供了一种新的图像生成思路。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

根据科技媒体的报道，最近deepmind的新模型VQ-VAE-2的生成效果甚至超过了BigGAN，作为生成模型的初学者，我知道GAN，知道AE和VAE，但是却对这篇文章的VQ没有了解。“这会是一种新的生成模型吗”—这个问题使我想一探究竟。

效果图

容我先放几张模型生成的图片来吸引读者的阅读兴趣。你相信这些人脸只是模型臆想出来的吗，这么优美的图像细节到底是如何产生的呢
模型生成的人脸

模型架构

让我们先从一个高层的角度审视一下整个模型，我喜欢这种思维方式—从大到小的思维方式，我想这可能也比较符合中国人的思维方式。当然，这个模型里面的很多东西你可能并不懂，但是这并不影响我们建立对它的整体认知。
该篇文章的整体架构来自于第一代VQ-VAE，其架构图如下：
vq-vae模型图，来自《Neural Discrete Representation Learning》
根据上述模型图，配合图中我加上

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Paper - VQVAE-2 多尺度分层结构的 VQ-VAE 模型
AGI
02-03 2150
VQ-VAE-2，即向量量化变分自编码器（VQ-VAE) 的第2版。VQ-VAE 利用离散的隐变量，来近似连续的潜在分布，有效地压缩图像信息，结合自回归的先验来重建或生成图像。VQ-VAE-2提出一种多尺度的分层结构的VQ-VAE模型，在不同的分辨率上对图像进行编码和解码，提高图像的一致性和保真度。同时，引入一种基于PixelCNN的强大的先验，可以在压缩的隐空间中对隐变量进行建模，从而增加了生成图像的多样性和质量。
AI人工智能与DALL·E 2：图像生成的创新力量
AI天才研究院
04-08 649
本文旨在全面解析DALL·E 2这一革命性图像生成系统的技术原理和实现细节。我们将从基础概念出发，逐步深入到算法实现和数学原理层面，帮助读者理解这一技术如何将自然语言描述转化为高质量的视觉内容。讨论范围包括但不限于：DALL·E 2的架构设计、训练方法、生成过程优化以及实际应用案例。文章首先介绍DALL·E 2的基本概念和背景知识，然后深入探讨其核心技术原理。接着通过数学模型和代码实现展示具体细节，并提供实际应用案例。最后讨论相关工具资源、未来趋势和常见问题解答。DALL·E 2。
VQ-VAE-2
weixin_38858621的博客
04-01 5183
原文链接：Generating Diverse High-Fidelity Images with VQ-VAE-2 加载速度慢点这里：中科院镜像 由于科研需要，最近在学习图像生成相关的文献知识，VQ-VAE-2是我目前了解到的比较新的生成模型，一开始搜索到的其实是PixelCNN，然后发现它是16年的工作，然后继续搜索相关工作，在Google DeepMind找到了VQ-VAE-2，由此发现了一...
VQ-VAE：离散表征学习的图像压缩利器
最新发布
分享技术应用、实践场景等，评论区开放技术难题讨论，共同成长进步。
06-01 936
VQ-VAE 以其独特的离散表征学习方法，为图像压缩、生成和理解等任务提供了新的解决方案。它不仅在技术上有所创新，而且在实际应用中展现出了巨大的潜力。无论是新手入门还是专家拓展，VQ-VAE 都值得深入研究和探索。
万字长文解读深度学习——VQ-VAE和VQ-VAE-2
分享包括但不限于计算机基础知识、数据结构与算法、Golang技术栈。年与时驰，意与日去，遂成枯落，多不接世，悲守穷庐，将复何及！
12-04 3289
本文详细介绍VQ-VAE和VQ-VAE-2的原理和训练过程，为后面的dVAE在DALLE中的使用打下坚实的基础。
【论文译文】VQVAE2
a312863063的博客
09-08 2477
译文仅供参考！ 原文是pdf，想下载的话可以戳：http://www.gwylab.com/pdf/vqvae2_chs.pdf
VQVAE2
ResumeProject的博客
03-08 1274
vqvae笔记 - paper VQVAE2 (a)VQ−VAE2的结构，(b)图像生成的结构(a)VQ-VAE2的结构，(b)图像生成的结构(a)VQ−VAE2的结构，(b)图像生成的结构 客观评估和比较生成模型，特别是跨模型族的生成模型，仍然是一个挑战[33]。当前的图像生成模型权衡了样本质量和多样性（或精度与召回率[29]）。在本节中，我们展示了我们在以下方面训练的模型的定量和定性结果：ImageNet 256×256。从图5中提供的类条件样本可以看出，在几个代表性类中，样本质量确实
通过代码学习 VQ-VAE
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VQ-VAE（Vector Quantised Variational AutoEncoder，矢量量化变分自动编码）是【1】提出的一种离散化VAE方案，近来【2】应用VQ-VAE得到了媲美于BigGan的生成模型。由此可见， VQ-VAE 有着强大的潜力，且【1】和【2】皆为DeepMind的作品，让我们通过代码来认识它，学习它。 一、简介 光看论文一知半解，需要看看它的实现。我在GitHub中...
论文解读：Autoregressive Image Generation without Vector Quantization
ZONGDAOFU的专栏
06-21 2888
3. 通用化的自回归框架：论文进一步将标准自回归模型和掩码生成模型统一到一个广义自回归框架下，展示了一种名为掩码自回归（Masked Autoregressive, MAR）的模型，它能够在随机顺序的同时预测多个输出token，保持了“基于已知预测下一个token”的自回归本质，且能无缝集成扩散损失。综上所述，这篇论文在图像生成领域提出了一个重要的创新，即通过在连续值域内直接建模自回归模型的token概率分布，有效绕过了向量量化的限制，为生成高质量图像提供了一个新的视角和方法论。
AIGC 音乐在音乐视频制作中的独特魅力
AI天才研究院
05-17 484
本文旨在全面解析AIGC音乐技术在音乐视频制作中的应用现状和发展趋势。AIGC音乐生成的技术原理音乐与视频的跨模态生成机制实际制作流程中的创新应用行业应用案例与效果评估本文采用技术深度与实用价值并重的结构设计，从基础概念到前沿应用层层递进。首先建立AIGC音乐的技术认知框架，然后深入算法实现细节，接着通过实际案例展示应用效果，最后探讨行业发展趋势。AIGC音乐：通过人工智能算法自动生成或辅助生成的音乐内容，包括旋律、和声、节奏等音乐元素。跨模态生成。
论文VQ-VAE-2（Generating Diverse High-Fidelity Images with VQ-VAE-2）详解（PyTorch）
Keep_Trying_Go的博客
05-14 1130
前面我们已经讲过了关于VQ-VAE的原始论文，其中主要是采用一种​​离散隐变量​​的自编码方法，通过​​向量量化（Vector Quantization, VQ）​​ 实现隐空间的离散化，从而提升表征的可解释性和生成质量。正是VQ-VAE在大规模的模型当中得到应用，也证明了它的成功。
Python-在PyTorch中使用VQVAE2生成多种高保真图像的实现
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在PyTorch中使用VQ-VAE-2生成多种高保真图像的实现
在PyTorch中使用VQ-VAE-2生成各种高保真图像的实现-Python开发
05-25
vq-vae-2-pytorch在PyTorch中使用VQ-VAE-2生成各种高保真图像的实现必需的Python> = 3.6 PyTorch> = 1.1 lmdb（用于存储提取的代码）VQ-VAE pretra vq-vae-2的检查点-pytorch在PyTorch更新2020-06-01中使用VQ-VAE-2生成各种高保真图像的实现现在支持分布式训练。train_vqvae.py和vqvae.py现在支持分布式训练。 您可以对train_vqvae.py使用--n_gpu [NUM_GPUS]个参数在训练期间使用[NUM_GPUS]。 必需的Python> = 3.6 PyTorch> = 1.1 lmdb（用于存储提取的代码）在FFHQ上预先训练的VQ-VAE的检查点用法当前支持256px（顶部/底部优先级）Stage 1（VQ-VAE）python train_v
【VQ-VAE-2论文精读】Generating Diverse High-Fidelity Images with VQ-VAE-2
zik的博客
04-29 2387
发表于2019年的NeurIPS。VQVAE的重要性就不谈了，学习latent diffusion model必须得了解这个。NIPS（NeurIPS），全称神经信息处理系统大会(Conference and Workshop on Neural Information Processing Systems)，是一个关于机器学习和计算神经科学的国际会议。该会议固定在每年的12月举行,由NIPS基金会主办。NIPS是机器学习领域的顶级会议。
VQ-VAE-2：用于生成高质量图像的开源项目
gitblog_00991的博客
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VQ-VAE-2：用于生成高质量图像的开源项目 VQ-VAE-2 是一个基于 PyTorch 的开源项目，旨在通过 Hierarchical Vector Quantized Variational Autoencoders (VQ-VAE-2) 技术生成多样化的高质量图像。该项目的主要编程语言是 Python。 项目基础介绍 该项目实现了论文 "Generating Diverse H...
探索图像生成的新境界：VQ-VAE-2开源实现
gitblog_00012的博客
06-19 566
探索图像生成的新境界：VQ-VAE-2开源实现 项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/vq/vqvae-2 在这个数字时代，人工智能正在逐步改变我们对艺术和设计的理解。随着深度学习技术的飞速发展，生成高保真、多样性的图像已不再是遥不可及的梦想。今天，我们要向你推荐一个基于PyTorch的开源项目——VQ-VAE-2，它是一个高效且灵活的工具，用于生成多样而逼真的图...
（2019|NIPS，VQ-VAE2，分层量化，潜在先验调节）使用 VQ-VAE2 生成多样化的高保真图像
qq_44681809的博客
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本文使用多尺度分层结构改进 VQ-VAE，其只需要在压缩的潜在空间中进行采样，比在像素空间中采样快，特别是对于大图像。还对 VQ-VAE 使用的自回归先验进行了缩放和增强，以提高生成一致性和保真度。
探索生成多样高保真图像的利器：VQ-VAE-2 PyTorch实现
gitblog_01005的博客
10-10 389
探索生成多样高保真图像的利器：VQ-VAE-2 PyTorch实现 项目介绍 vq-vae-2-pytorch 是一个基于PyTorch的开源项目，专注于实现生成多样且高保真图像的VQ-VAE-2模型。VQ-VAE-2（Vector Quantized Variational Autoencoder 2）是一种先进的生成模型，能够生成高质量、多样化的图像，广泛应用于图像生成、图像修复等领域。 项目...
探索深度学习之美：VQ-VAE 2 PyTorch 实现详解
gitblog_00020的博客
04-25 1282
探索深度学习之美：VQ-VAE 2 PyTorch 实现详解 该项目（<>）是一个基于 PyTorch 的 VQ-VAE 2（Vector Quantized Variational Autoencoder Version 2）实现，由 rosinality 开发并维护。VQ-VAE 是一种结合了自编码器和矢量量化技术的深度学习模型，用于生成高质量的图像和音频数据。在本文中，我们将探讨...
PyTorch实现VQ-VAE-2模型的深度解读
资源摘要信息:"vq-vae-2-pytorch-master是一个包含向量量化变分自编码器第二代版本（Vector Quantized-Variational AutoEncoder version 2, VQ-VAE-2）的Python库，这个库基于PyTorch框架实现，能够用于进行图像处理...
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