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【AIGC】AE、VAE、VQVAE、VQGAN原理解读 知乎
2023年10月16日 三、VQ-VAE VQ-VAE是首个提出codebook机制的生成模型。相比于普通的VAE，VQ-VAE利用codebook机制把图像编码成离散矩阵（即矩阵中每个值 2022年12月9日 正如我们在上面介绍的，VQ-KD的作用是将输入图像转化为视觉标志，即将输入图像 \boldsymbol x 转化为视觉标志 \boldsymbol{z} = [z_1, \cdots, z_N] \in \mathcal 如何看待BEIT V2？是否是比MAE更好的训练方式？ 知乎请输入提取码：. 提取文件. 百度网盘为您提供文件的网络备份、同步和分享服务。. 空间大、速度快、安全稳固，支持教育网加速，支持手机端。. 注册使用百度网盘即可享受免费存 请输入提取码： 百度网盘
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2022年8月28日 vq-analyzer和Elecard虽说功能很强大，但都是商用收费的，且价格并不便宜，还有各种Licence限制。今我给推荐一个Github上开源，且跨平台的码流分析软件YUView 不同平台的Release版本: 我体验了 2 之 矢量引擎和矢量控制. 矢量控制技术是高效低功耗驱动电机的关键技术之一。. 我们将介绍可在矢量控制过程中降低软件工作量的矢量引擎。. 3相电机和驱动电路. 什么是矢量控制？. 矢量引擎是做什么的？. 近年 矢量引擎和矢量控制 东芝半导体&存储产品中国官网矢量量化 ( Vector Quantization，VQ) 是 20 世纪70 年代后期新发展起来的一种有效的 有损压缩 技术，其理论基础是香农的速率失真理论。 矢量量化的基本原理是用码书中与输入矢量最匹配的码字的索引代替输入矢量进行传 矢量量化_百度百科
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Wav2vec 系列：从原始音频中学习语音的结构 知乎
2020年11月23日 Wav2vec 2.0: A Framework for Self-Supervised Learning of Speech Representations. Wav2vec 2.0作者给出的解释是学习了用于解决自监督任务的基本语音单元。. 对模型进行训练，以预测语音中用于拟合 2023年1月9日 Gu 等人 [105] 介绍了 VQ-Diffusion 模型，这是一种文本到图像合成的方法，它没有以方法的单向偏差。凭借其屏蔽机制，所提出的方法避免了推理过程中错误的累积。该模型有两个阶段，第一阶段基于学 （十三）2023-1-9 Diffusion Models综述总结【一】2022年6月2日 从VAE角度解释VQ-VAE. 现在我们已经了解了 VQ-VAE 的工作原理，让我们尝试在 VAE 提供的概率形式背景下理解它们。. 回想一下，VAE 在潜空间 p(z) p ( z) 上强制执行预定义的先验，编码器的任务是近 深入理解 VQ-VAE sunlin-ai
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ndgrid 格式的一维、二维、三维和 N 维网格数据的插值
细化因子，指定为非负实整数标量。此值指定对每个维度上网格点之间的间隔重复分割优化的次数。这将在样本值之间生成 2^k-1 个插值点。 如果 k 为 0，则 Vq 与 V 相同。 interpn(V,1) 与 interpn(V) 相同。 下面的插图描绘了在 R 2 上，k=2 时的情形。 共有 72 个2023年5月29日 wav2vec 2.0. 这篇文章提出了一个更强的针对语音数据的自监督学习算法。. 之的工作 (vq-wav2vec) 已经证明了wav2vec+量化模块+BERT能学习到非常好的音频表示，本文直接把这三者合并到了一个端到端的范式下 (之vq-wav2vec是两阶段的训练，先训vq再训BERT)。. 本文提出语音自监督模型-Wav2vec系列 知乎2022年8月28日 vq-analyzer和Elecard虽说功能很强大，但都是商用收费的，且价格并不便宜，还有各种Licence 限制。今我给推荐一个Github上开源，且跨平台的码流分析软件YUView 不同平台的Release版本: 我体验了一下，支持的功能是相当不错，毕竟作者也是"用 推荐一个开源且跨平台的免费码流分析软件YUView 知乎
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矢量量化_百度百科
矢量量化( Vector Quantization，VQ) 是 20 世纪70 年代后期新发展起来的一种有效的有损压缩技术，其理论基础是香农的速率失真理论。矢量量化的基本原理是用码书中与输入矢量最匹配的码字的索引代替输入矢量进行传输与存储，而解码时仅需要简单地查表操作。其突出优点是压缩比大、解码简单且能够2022年9月4日 这点其实就是GPT的训练方式，基本与DALL-E的方式一致（ 正气凛然郭大侠：AI作画如此简单 (2)：解读DALL-E ）。. cogview的方案结构示意图. 但是由于Transformer内部使用大量的attention，注定了Transformer的长度不能过长，所以对图像的尺寸本文限制在了256X 256，并且通过VQAI作画如此简单(7)：解读 CogView 知乎2023年9月20日 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。AE、VAE和VQ-VAE可以统一为latent code的概率分布设计不一样，AEr通过网络学习得到任意概率分布，VAE设计为正态分布，VQVAE设计为codebook的离散分布。深入探讨 VQ-VAE：理解变分量化自动编码器_vqvae-CSDN博客
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Vector-Quantized VAE / GAN / Diffusion 知乎
2023年4月14日 VQ-VAE. VQ-VAE [1] 是 Google DeepMind 在 2017 年提出的一个类 VAE 生成模型，相比普通的 VAE，它有两点不同：. 先验分布是学习出来的。. 为什么要用离散的隐空间呢？. 首先，离散的表征更符合一些模态的自然属性，比如语言、语音，而图像也能用语言描述；其次，离散2017年10月25日 一、SPECT显像较平面显像的优势 SPECT具有三维显像的能力，已常规用于核医学的很多方面，但很多单位肺显像仍采用二维显像技术。肺SPECT显像可避免肺段重叠及受邻近肺组织影响，能更准确地确定单个肺段灌注缺损大小和位置已是不争的事实 SPECT和SPECT/CT肺通气/灌注显像 中华核医学与分子2016年8月5日 一、概述. VectorQuantization (VQ)是一种基于块编码规则的有损数据压缩方法。. 事实上，在 JPEG 和 MPEG-4 等多媒体压缩格式里都有 VQ 这一步。. 它的基本思想是：将若干个标量数据组构成一个矢量，然后在矢量空间给以整体量化，从而压缩了数据而不损 【机器学习】【数字信号处理】矢量量化（Vector Quantization）
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矢量量化（Vector Quantization）（转）-CSDN博客
2017年11月8日 矢量量化（VQ，Vector Quantization）是一种极其重要的信号压缩方法。. VQ在语音信号处理中占十分重要的地位。. 广泛应用于语音编码、语音识别和语音合成等领域。. VectorQuantization (VQ)是一种基于块编码规则的有损数据压缩方法。. 事实上，在 JPEG 和 MPEG-4 等多媒体2022年5月23日 VQ 系列发动机是日产的主力发动机之一，自1994 年以来日产就一直在生产VQ系列的发动机。而且这个系列直到今都仍然非常牛逼，并且VQ家族的引擎几乎每年都会在沃德 10 佳引擎中屠榜。 首先我们来说明一下， VQ系列日产 VQ37VHR：你想知道的一切 知乎2019年6月6日 Virtio 来源于 virtio: towards a de-facto standard for virtual I/O devices 这篇论文 [1]。. 论文发表于 2008 年，已经十来年了，但是它的设计思想依旧不过时，今来重读一下此文，看看 virtio 是如何统一半虚 virtio 虚拟化系列之一：从 virtio 论文开始 知乎
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简单得令人尴尬的FSQ：“四舍五入”超越了VQ-VAE 知乎
2023年11月20日 实验 如果将VQ理解为直接将编码向量聚类为 K 个不同的类别，那么FSQ就是将编码向量归纳出 d 个属性，每个属性划分为了 L 个等级，从而直接表达了 L^d 个不同的整数。 当然，从最一般的考虑，每个属性的等级数也可以是不相同的 L_1,L_2,\cdots,L_d，从而不同的组合数为 L_1 L_2\cdots L_d。2022年6月5日 而该工作最大的亮点在于其可以生成百万像素级别的图片。. 来看一下整体的模型架构：. VQGAN整体架构. 相对于普通的图像生成模型，VQGAN的突出点在于其使用codebook来离散编码模型中间特征，并且使用Transformer（GPT-2模型）作为编码生成工具。. codebook的思想在VQVAE详解VQGAN（一）| 结合离散化编码与Transformer的百万2022年12月13日 横行十四载，如此辉煌，也让VQ系列为发动机历史添上了浓墨重彩的一笔。历史 早在1983年，日产就开始了VQ发动机的研究，它们的理念是：“ 以“羽毛”为开发理念，想要打造一款节能、高效、轻量化的V6发动机，让金属制造的发动机能够像羽毛一样轻柔 连续14年获世界十佳的传奇，日产VQ发动机到底有多牛？ 知乎
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通气流/比值的特征及异常情况 知乎
2019年6月9日 一、特征：. 1.动静脉血液之间O2分压远远大于CO2分压差，所以动静脉短路时，动脉血PO2下降的程度大于PCO2升高的程度，. 2.CO2的扩散系数是O2的20倍，所以CO2扩散较O2为快，不易储留，. 3.动脉血PO2下降和PCO2升高时，可以刺激呼吸，增加肺泡通气量有助于CO2的排出2023年5月9日 VQ-VAE 同样是对 z 进行约束，与 VAE 的不同之处在于， VQ-VAE 对 z 进行了离散化。 简单来说，在 VAE 中，输入图片 x 与编码 z 的对应关系是连续的，或者说，x 上任何的一点细微的变化，理论上来讲都会对 z 造成影响，这里的影响可大可小，也许可以小到小数点后很多位的微小数值差异，但它一定是CVPR 2023 VQ-VAE 与姿态估计任务能碰撞出什么样的火花？
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