替代矢量量化的有限标量量化
原文中文，约900字，阅读约需2分钟。发表于：。离散化表示在现代深度学习中至关重要。矢量 量化 （VQ）已成为一种流行的方法，但存在优化复杂、编码本规模有限等问题。 该文提出了有限标量量化（FSQ）--一种更简单、更有竞争力的替代方法。取代 VQ-VAE 潜在表示中的向量量化（VQ）。 其关键在于： 通过每信道量化构建隐式编码本。我们将表示投射到一个低维空间。通过
该文介绍了一种替代矢量量化的离散化表示方法——有限标量量化（FSQ），通过每信道量化构建隐式编码本，将表示投射到低维空间，实现端到端训练，无需特殊损耗或编码本优化技巧。FSQ在图像生成、分割和深度估计等任务中实现了同等性能，提供了比VQ更简单但功能更强大的替代方案。
