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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。

SVQ: 稀疏向量量化用于时空预测

BriefGPT - AI 论文速递
BriefGPT - AI 论文速递 · 2023-12-06T00:00:00Z

该文介绍了一种使用有限数量标量量化(FSQ)替代向量量化(VQ)的方法,实现离散表示。作者在图像生成、深度估计、上色和全景分割等任务中使用了该方法,并获得了竞争性表现。

有限数量的标量量化:简化 VQ-VAE

BriefGPT - AI 论文速递
BriefGPT - AI 论文速递 · 2023-09-27T00:00:00Z
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