CogView:MasteringText-to-ImageGenerationviaTransformers公众号：EDPJ（添加VX：CV_EDPJ或直接进Q交流群：922230617获取资料）目录0.摘要1.简介2.方法2.1理论2.2标记化2.3自回归Transformer2.4训练的稳定性3.微调3.1超分辨率3.2图像标题和自我重新排名3.3风格学习3.4工业时尚设计4.实验结果4.1

论文标题：VideoGPT:VideoGenerationusingVQ-VAEandTransformers论文代码：https://wilson1yan.github.io/videogpt/index.html.论文链接：https://arxiv.org/abs/2104.10157发表时间：2021年9月Abstract作者提出了VideoGPT：一种概念上简单的架构，用于将基于似然的生

1TitleVideoGPT:VideoGenerationusingVQ-VAEandTransformers（WilsonYan，YunzhiZhang，PieterAbbeel，AravindSrinivas）2ConlusionThispaperpresentVideoGPT:aconceptuallysimplearchitectureforscalinglikelihoodbasedg

pytorch实现git地址论文地址：NeuralDiscreteRepresentationLearning1论文核心知识点encoder将图片通过encoder得到图片点表征如输入shape[32,3,32,32]通过encoder后输出[32,64,8,8](其中64位输出维度)量化码本先随机构建一个码本，维度与encoder保持一致这里定义512个离散特征，码本shape为[512,64]

什么是VQ-VAE2.1Auto-encoder(AE)2.2VariationalAutoEncoder(VAE)2.3Vector-QuantizedVariationalAutoEncoder(VQ-VAE

DALL·E1DALL·E1可以看成是VQ-VAE和文本经过BPE编码得到的embeddingAE（AutoEncoder）encoderdecoder结构，AE在生成任务时只会模仿不会创造，所有有了后面的

有关图像处理的课程作业需要学习一篇论文，此论文中作者使用了VQ-VAE模型对舞蹈动作进行编码。因此，对相关知识略作整理以供之后查找。

系列文章链接：AI艺术的背后：详解文本生成图像模型【基于VQ-VAE】AI艺术的背后：详解文本生成图像模型【基于GAN】AI艺术的背后：详解文本生成图像模型【基于DiffusionModel】导言AI艺术生成已经开始走进大众的视野中

博客知乎图像修复：CVPR2021论文大盘点-图像修复篇-知乎GeneratingDiverseStructureforImageInpaintingWithHierarchicalVQ-VAE提出一种基于分层VQ-VAE

目前vq在深度学习上也有应用，比较典型的是近两年出现的vq-vae模型，其中vq模块实现了将连续的embedding映射到离散的codebook上，获得了更加鲁棒的特征，也有人对转换后的特征的可解释性做了实验

VQ-VAE使用离散隐变量，受向量量化的启发用一种新的方式进行训练。后验和先验分布是明确分类的，从这些分布中提取的样本可通过嵌入表进行索引。然后将这些嵌入作为解码器网络的输入。网络结构如下:首先

DeepMind最近提出的VQ-VAE是一种简单而强大的生成模型，结合向量量化和变分自编码器学习离散表示，实现在图像识别、语音和对话等任务上的无监督学习。

模型综述#VQ-VAE（VectorQuantised-VariationalAutoEncoder）首先出现在论《NeuralDiscreteRepresentationLearning》VAE假设隐向量分布服从高斯分布

目录VQ-VAE参考VQ-VAEVAE是一种生成模型。VectorQuantisedVariationalAutoEncoder(VQ-VAE)是VAE的变种，其隐含变量是离散的。

尽管现有模型的性能出色，VQ-VAE或

VectorQuantizedDiffusionModelforText-to-ImageSynthesis二、修改VITGAN代码学习内容：论文学习时间：11.28-12.2学习产出：一、VQ-DifussionModel1、VQ-VAE

VQVAE：NeuralDiscreteRepresentationLearning原文链接：https://arxiv.org/abs/1711.00937要看细节，强推，直接不用看论文了：VQ-VAE

基于矢量量化变分自编码器（VQ-VAE）的特征分析器采用若干码本对声学特征进行阶段式编码，形成一组具有不同时间分辨率的隐序列集合。

此外，还有一些比较小众的选择，如flow模型[1]、VQ-VAE[2]等，也颇有人气，尤其是VQ-VAE及其变体VQ-GAN[3]，近期已经逐渐发展到“图像的Tokenizer”的地位，用来直接调用NLP

作者|beyondma转载自CSDN网站近日DeepMind发布VQ-VAE-2算法，也就是之前VQ-VAE算法2代，这个算法从感观效果上来看比生成对抗神经网络（GAN)的来得更加真实，堪称AI换脸界的大杀器

文章目录一、前言1.1DALL·E简介1.2DALL·E2简介1.3文生图模型进展二、引言2.1摘要2.2引言&模型结构三、算法铺垫3.1GANs3.2AE3.3DAE/MAE3.4变分自编码器VAE3.5VQ-VAE/VQ-VAE23.5.1为何要做QuantisedVector？3.5.2VQ-VAE算法3.5.3局限性3.5.4VQ-VAE2（图片生成效果超越BigGAN）3.6DALL·E

说到生成模型，VAE、GAN可谓是“如雷贯耳”，此外，还有一些比较小众的选择，如flow模型、VQ-VAE等，也颇有人气，尤其是VQ-VAE及其变体VQ-GAN，近期已经逐渐发展到“图像的Tokenizer

GLIDE并非基于对抗生成网络或是VQ-VAE类模型所设计，而是采用了一种新的图像生成范式-扩散模型（DiffusionModel）。

1代的DALLE使用VQ-VAE的改进版，2代的DALLE2通过使用扩散模型将图片的生成提升到了一个新的高度，但是由于其计算量很大而且没有开源，我们普通用户并没有办法使用，但是StableDiffusion

挑战者同样来自GoogleDeepMind，其新鲜出炉的VQ-VAE二代生成模型，生成出的图像，号称比BigGAN更加高清逼真，而且更具有多样性！不服气？那先看看这些假照片作品。

VQ-VAE（VectorQuantisedVariationalAutoEncoder，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

GeneratingDiverseHigh-FidelityImageswithVQ-VAE-2摘要本文主要研究VQ-VAE在大尺度图像生成器上的应用，我们改进了自回归的先验来生成比以前更加优秀的图片，

    近日DeepMind发布VQ-VAE-2算法，也就是之前VQ-VAE算法2代，这个算法从感观效果上来看比生成对抗神经网络（GAN)的来得更加真实，堪称AI换脸界的大杀器，如果我不说可能相信读者也很难想象到下面这几幅人脸图像都是