VQ-VAE

最新推荐文章于 2025-04-27 09:30:00 发布
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分类专栏： 计算机视觉 机器学习
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本文主要讨论了个人服务器上的一篇文章，涵盖了人工智能、算法和信息技术等多个领域。文章深入剖析了相关技术的关键点，包括但不限于人工智能算法的标注工程、信息处理技术和前沿的编程框架。同时，文章还提及了数据安全、数据挖掘以及版本控制等核心概念。

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多模态论文笔记——VQ-VAE和VQ-VAE-2
haopinglianlian的博客
12-21 2431
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。
深入探讨 VQ-VAE：理解变分量化自动编码器
DeepViewInsight的博客
09-20 5809
VQ-VAE代表"Variational Quantized Variational Autoencoder"，是一种生成模型，通常用于处理高维数据，如图像和音频。它的设计灵感来自于变分自动编码器（VAE）和量化方法，结合了它们的优点，使得 VQ-VAE 能够生成高质量的数据，并在数据表示上引入离散性。VQ-VAE 是一种强大的生成模型，结合了变分自动编码器和量化方法的优点。它在图像和音频生成、数据压缩和生成性对抗网络等领域具有广泛的应用。
VQ-VAE_Keras_Implementation:矢量量化变分自动编码器（VQ-VAE）的Keras实现
05-25
VQ-VAE Keras实施 VQ-VAE（矢量量化变分自动编码器）的Keras实现 资料来源： 示例笔记本： 原始与重建 兼容性说明 该笔记本是在运行TensorFlow版本1.x的Google Colab计算机（GPU加速）上创建的 该笔记本电脑已在Google Colab机器（GPU加速）上使用TensorFlow 2.2.0版和Keras 2.3.1版进行了测试，并且在从调用tf.nn.embedding_lookup中删除参数validate_indices时可以使用（此参数已弃用）。 如果您对TensorFlow 2.x或更高版本的急切执行有疑问，则问题＃2可能会对您有所帮助。
VQ-VAE 模型详解
最新发布
sjtu_wyy的博客
04-27 1061
VQVAE的编码结果是一个离散序列而非连续型向量，即它可以将连续型或离散型的数据编码为一个离散序列，并且允许解码器通过这个离散离散来重构原始输入，这就如同文本的Tokenizer——将输入转换为另一个离散序列，然后允许通过这个离散序列来恢复原始文本——所以它被视作任意模态的Tokenizer。在梯度反向传播的过程中使用了梯度直通估计同时优化码本、encoder和解码质量
【机器学习】VQ-VAE（Vector Quantized Variational Autoencoder）
weixin_43693967的博客
10-21 2599
总结来说，VQ-VAE是一种强大的生成模型，通过结合VAE的结构和向量量化机制，可以有效处理高维数据生成和重构的问题。
vq-vae-pytorch:VQ-VAE实施pytorch
05-16
VQ-VAE 这是VQ-VAE的轻量级（200 loc）实现。 用于减少计算到嵌入距离所需的内存。 引入了一个敏感度术语，以使所有嵌入都使用。 从距离到嵌入的时间减去了一段时间以来未使用的灵敏度。 在找到最小距离之前。 要求 Python 3.6 PyTorch 0.3 张量理解 训练 默认情况下，它在cifar10上训练 python vq-vae-img.py 编辑超级参数，源代码中的路径以在ImageNet上进行训练 我使用跟踪模型学习进度。 默认情况下它是关闭的，使用--lera启用它。 经过40k次迭代（K = 512，D = 128）后的ImageNet重建 执照 麻省理工学院
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...
ss-vq-vae:自我监督的VQ-VAE，可进行一键式音乐风格转换
05-06
自我监督的VQ-VAE，可进行一键式音乐风格转换 这是OndřejCífka，Alexey Ozerov，UmutŞimşekli和GaëlRichard撰写的ICASSP 2021论文“一键式音乐风格转移的自我监督VQ-VAE”的代码存储库。 版权所有2020 ...
VAE-distilled:在学习过程中尝试构建VQ-VAE的简化实现
04-02
在“VAE蒸馏”中，我们尝试对原始的VAE模型进行简化，以便更好地理解和实现一个名为VQ-VAE（Vector Quantized Variational Autoencoder）的变种。 首先，我们要理解变分自编码器的基础。VAE是基于贝叶斯推断的自...
VQ-VAE（Vector Quantized Variational Autoencoder）代码详解及实现
m0_59156726的博客
07-30 2030
看这篇文章之前，希望能够熟知以下我写的一遍原理介绍，代码中的名称尽可能和原论文保持一致，如ze,z,zq这些名称等。理论不在重新介绍。同样仍然使用mnist数据集。
vqvae:矢量量化变分自动编码器（https的pytorch实现
05-04
矢量量化变分自编码器 这是矢量量化变分自动编码器（ ）的PyTorch实现。 您可以找到作者的带有。 安装依赖项 要安装依赖项，请使用Python 3创建一个conda或虚拟环境，然后运行pip install -r requirements.txt 。 运行VQ VAE 要运行VQ-VAE，只需运行python3 main.py 如果要保存模型，请确保包括-save标志。 您也可以在命令行中添加参数。 默认值指定如下： parser . add_argument ( "--batch_size" , type = int , default = 32 ) parser . add_argument ( "--n_updates" , type = int , default = 5000 ) parser . add_argument ( "--n_hiddens" , type
【深度学习·命运-17】VQ-VAE
m0_69378371的博客
12-04 1286
（Vector Quantized Variational Autoencoder）是一种改进版的变分自编码器（VAE），通过引入技术，克服了传统VAE在生成任务中所面临的“模糊”问题。VQ-VAE 通过对潜在空间的离散化处理，使得模型在生成样本时可以更加清晰和高质量，尤其适用于图像生成和语音生成等领域。VQ-VAE的主要创新在于，这样使得模型的训练和生成过程更加稳定，并且能够捕捉到数据中的离散结构。
Neural Discrete Representation Learning (VQ-VAE) 简介
icylling的专栏
12-15 3667
Vector QuantisedVariational AutoEncoder (VQ-VAE)是VAE的变种，其隐含变量是离散的。
《VQ-VAE》：Stable Diffusion设计的架构源泉
jiaworld的博客
01-02 997
文章目录阅读本文你可以了解到1 VQ-VAE的核心思想1.1 为什么VQ-VAE想要把图像编码成离散向量？1.2 VQ-VAE引入codebook(即embedding space嵌入空间)1.3 VQ-VAE的工作过程2 VQ-VAE实现方法2.1 VQ-VAE的编码器怎么输出离散向量。2.2 VQ-VAE怎么优化编码器...
详解VQVAE：Neural Discrete Representation Learning
热门推荐
justBeHerHero
12-06 1万+
详解VQVAE：Neural Discrete Representation Learning 一些具有挑战性的任务，如few-shot learning，严重依赖从原始数据学习的表示，但在无监督的方式下训练的通用表示的有用性仍然远远不是主流方法。 极大似然和重构误差是训练像素域无监督模型的两个常用目标，但它们的有用性取决于特征所用于的特定应用。 目标：实现一个模型，在潜在空间中保留数据的重要特征，同时优化最大似然。最好的生成模型(通过对数似然度量)将是那些没有潜在功能但具有强大解码器的模型
【论文译文】VQVAE
a312863063的博客
09-08 1788
译文仅供参考！ 原文是pdf，想下载的话可以戳：http://www.gwylab.com/pdf/vqvae_chs.pdf
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