目录 这个概念讲的不错 VAE+Classifier 入门例子 这个概念讲的不错 为什么vae效果不好，但vae+diffusion效果就好了？ 综上，可以理解为VQ-VAE或者是VQ-GAN都提供了一个有效的图片表征方法，即通过一个压缩后的latent feature就能够在RGB空间上对应一张图。扩散模型中，DDPM已经证明了通过大量的算力资源训练一个diffusio

1--VQVAE模型         VAE 模型生成的内容质量不高，原因可能在于将图片编码成连续变量（映射为标准分布），然而将图片编码成离散变量可能会更好（因为现实生活中习惯用离散变量来形容事物，例如人的高矮胖瘦等都是离散的；）         VQVAE模型的三个关键模块：Encoder、Decoder 和 Codebook；         Encoder 将输入编码成特征向量，计算特征

papercodehttps://arxiv.org/pdf/2210.10542.pdfhttps://europe.naverlabs.com/research/computer-vision/posegpt/ 方法 1.将动作压缩到离散空间。2.使用GPT类的模型预测未来动作的离散索引。3.使用解码器解码动作得到输出。 效果 提出的方法在HumanAct12（一个标准但小规模的数据集）以及

papercodehttps://arxiv.org/pdf/2210.10542.pdfhttps://europe.naverlabs.com/research/computer-vision/posegpt/ 方法 将动作压缩到离散空间。使用GPT类的模型预测未来动作的离散索引。使用解码器解码动作得到输出。 效果 提出的方法在HumanAct12（一个标准但小规模的数据集）以及BABEL（

68、VQVAE预训练模型的论文原理及PyTorch代码逐行讲解_哔哩哔哩_bilibili本期视频主要讲解大规模无监督预训练模型之VQVAE的论文原理以及PyTorch代码逐行讲解，希望对大家理解VQVAE以及图像生成有帮助。, 视频播放量 9920、弹幕量 80、点赞数 485、投硬币枚数 322、收藏人数 413、转发人数 51, 视频作者 deep_thoughts, 作者简介 在有限的生