- 简介Vector Quantized Variational AutoEncoder(VQ-VAE)是一种机器学习中的技术,用于学习各种模态下的离散表示。然而,它的可扩展性和适用性受到需要重新训练模型以调整不同数据或模型尺度的码本的限制。我们引入了Rate-Adaptive VQ-VAE(RAQ-VAE)框架,该框架通过两种新的码本表示方法解决了这个挑战:一种是基于模型的方法,使用现有的经过良好训练的VQ-VAE模型上的基于聚类的技术,另一种是利用序列到序列(Seq2Seq)模型进行可变速率码本生成的数据驱动方法。我们的实验表明,RAQ-VAE在多个速率下实现了有效的重构性能,通常优于传统的固定速率VQ-VAE模型。这项工作增强了VQ-VAE的适应性和性能,在数据重建、生成和计算机视觉任务中具有广泛的应用。
- 图表
- 解决问题本文旨在解决VQ-VAE模型在不同数据或模型尺度下需要重新训练以调整码本的限制和应用问题。
- 关键思路本文提出了可变比特率码本生成的RAQ-VAE框架,包括两种码本表示方法:基于模型的方法和基于数据的方法。其中,基于模型的方法使用现有的训练良好的VQ-VAE模型上的聚类技术,而基于数据的方法则利用序列到序列(Seq2Seq)模型。
- 其它亮点RAQ-VAE框架在多种比特率下实现了有效的重构性能,并经常优于传统的固定比特率VQ-VAE模型。实验使用了多个数据集,并展示了RAQ-VAE在数据重建、生成和计算机视觉任务中的应用前景。
- 相关研究包括PixelCNN++、Glow、RealNVP、Flow++等基于流的生成模型。
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