SVQ: 稀疏向量量化用于时空预测

💡 原文中文,约300字,阅读约需1分钟。
📝

内容提要

本文介绍了使用有限数量标量量化(FSQ)替代向量量化(VQ)的方法,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,实现离散表示。FSQ在图像生成、深度估计、上色和全景分割等任务中表现出竞争性表现,且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。

🏷️

标签

➡️

继续阅读