Oct, 2023

LL-VQ-VAE：可学习的格点向量量化用于高效表示

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TL;DR本文介绍了一种可学习的格矢量量化方法 (LL-VQ-VAE)，并证明其对于学习离散表示的有效性。与 VQ-VAE 相比，在相同的训练条件下，我们的方法在重建误差方面较低，训练时间更短，并且具有恒定的参数数量（等于嵌入维度 D），使其成为一种具有可伸缩性的方法。我们在 FFHQ-1024 数据集、FashionMNIST 和 Celeb-A 数据集上展示了这些结果。
发现论文，激发创造
  • 神经离散表征学习

    本文提出了一种简单而强大的生成模型，学习离散表示，可以生成高质量的图像、视频和语音，同时进行说话人转换和音素无监督学习。

    Nov, 2017

  • HQ-VAE：具有变分贝叶斯的分层离散表示学习

    基于变分贝叶斯框架，提出一种新颖的统一框架，即分层量化变分自动编码器（HQ-VAE），其以离散表示形式随机学习层次化的离散特征，并解决了分层 VQ-VAE 中的代码本 / 层级坍塌问题，从而提高重建性能。

    Dec, 2023

  • LVQAC: 基于网格矢量量化和自适应空间压缩的高效学习图像压缩

    本文提出了一种 Lattice Vector Quantization（LVQ）和空间自适应扩展（AC）相结合的新型映射策略，以取得更好的压缩效果，实验证明使用 LVQAC 可以在不显著增加模型复杂度的情况下，提高图像压缩性能。

    Mar, 2023

  • 向量量化自编码器的理论与实验

    该研究利用基于期望最大化算法的训练技术提高 VQ-VAE 模型在 CIFAR-10 数据集上的图像生成结果，并通过知识蒸馏技术，开发出一种非自回归机器翻译模型，其准确性几乎与强贪婪自回归基线变压器相当，但在推理速度上快 3.3 倍。

    May, 2018

  • 在线聚类码本

    参考文献通过在线聚类学习方法 Clustering VQ-VAE（CVQ-VAE）解决了向量量化（VQ）中的代码书坍塌问题，提高了在复杂的计算机视觉任务中学习更大的代码书的效果。

    Jul, 2023

  • 有限数量的标量量化：简化 VQ-VAE

    我们提出使用有限数量标量量化（FSQ）替代 VQ-VAEs 中的向量量化（VQ），通过将 VAE 表示投影到少量维度中，并将每个维度量化为固定值的小集合，从而实现离散表示。我们在图像生成中使用 MaskGIT，以及在深度估计、上色和全景分割中使用 UViM，尽管 FSQ 的设计简单，但在这些任务中获得竞争性表现。我们强调 FSQ 不会出现代码本崩溃问题，也不需要复杂的机制来学习表达丰富的离散表示。

    Sep, 2023

  • SQ-VAE：自退火随机量化的离散表征变分贝叶斯

    本文提出了一种名为 SQ-VAE 的新型训练方法，通过引入一种名为自退火的随机量化方法，扩展标准变分自编码器来提高编码本的利用率，并在视觉和语音任务中优于 VAE 和 VQ-VAE

    May, 2022

  • 分层量化自编码器

    该研究使用层次 VQ-VAE 近似压缩图像，同时保持感知质量和抽象特征。在 CelebA 和 MNIST 数据集上进行了定性和定量评估。

    Feb, 2020

  • RAQ-VAE：自适应速率矢量量化变分自编码器

    Rate-Adaptive VQ-VAE improves the adaptability and performance of Vector Quantized Variational AutoEncoders with novel codebook representation methods, achieving effective reconstruction performance across multiple rates.

    May, 2024

  • 鲁棒量化向量变分自编码器

    本文提出了一种基于 VQ-VAE 的鲁棒生成模型（RVQ-VAE），使用两个分离的码本进行训练以处理数据集中可能的异常值，并采用加权欧几里得距离来量化数据点以确保正确的匹配，实验证明此模型能够在大量数据点受到污染时从内固定集合中生成例子。

    Feb, 2022