本研究提出了一种新的多粒度手势生成框架M3G，解决了基于音频生成全身人类手势时粒度固定的问题。M3G利用多粒度VQ-VAE技术，能够以不同时间粒度标记和重建运动模式，实验结果表明其在生成自然、富有表现力的全身手势方面优于现有方法。

VQVAE是一种无监督学习的离散表征方法，结合了自回归模型和生成模型的优点。通过设计离散字典和直通估计器，VQVAE有效建模离散数据，核心在于向量量化和EMA更新字典，支持多尺度特征提取，提升生成效果。

本文介绍了一种优先级中心的运动分散扩散模型（M2DM），利用基于Transformer的VQ-VAE生成简洁的动作表示。通过全局自注意机制和正则化项解决代码坍塌问题，并创新性地根据动作重要性进行噪声调度。实验显示，该模型在HumanML3D和KIT-ML数据集上表现优异，尤其在复杂文本描述下，保真度和多样性超过现有技术。

本文研究了语音隐私保护方法，通过内容隐藏选定单词和短语。使用VQ-VAE和WaveRNN重新合成方法评估了基准掩码技术。研究了不同掩码位置和策略对自动语音识别和自动说话者验证的影响。讨论了隐私目标的影响问题。

本文介绍了一种优先级中心的M2DM模型，利用基于Transformer的VQ-VAE得出简洁的动作表示。该模型在保真度和多样性方面超过现有技术，尤其适用于复杂的文本描述。

本文介绍了一种优先级中心的M2DM模型，利用基于Transformer的VQ-VAE得出简洁的动作表示。该模型在保真度和多样性方面超过现有技术，尤其适用于复杂的文本描述。

本文介绍了一种基于T2I模型的颜色转换模型，该模型利用颜色先验知识和敏感性感知的VQVAE模型生成与灰度图像视觉语义匹配的颜色结果。该模型在感知质量方面达到了最先进的性能。

德国海德堡大学IWR团队发表了整合VQVAE和GAN的VQGAN模型，使用Transformer合成高分辨率图像，并提供了代码实现。

该文章介绍了一种多阶段、多码本的高效神经TTS合成方法，使用VQ-VAE编码语音训练数据的Mel频谱图，并通过多阶段逐渐下采样，将其量化为多个具有不同时间分辨率的MSMC表示。神经声码器将预测的MSMCR转换为最终语音波形。实验证明，该方法在英语TTS数据库中性能优于基准值，同时低参数的紧凑版本也能保持高性能。

本文介绍了优先级中心的M2DM模型，利用基于Transformer的VQ-VAE得出离散的动作表示。该模型通过自注意机制和正则化项抵消代码坍塌，并采用噪声调度方式确定动作标记的重要性。实验证实该模型在保真度和多样性方面超过现有技术，尤其对于复杂的文本描述。

本文介绍了一种优先级中心的M2DM模型，利用基于Transformer的VQ-VAE得出离散的动作表示。该模型通过自注意机制和正则化项抵消代码坍塌，并采用噪声调度方式确定动作标记的重要性。实验证实该模型在保真度和多样性方面超过现有技术，尤其对于复杂的文本描述。

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本文提出了一种增强 VQ-VAE 结构的频率补全模块和动态频谱损失，用于平衡频率以获得最佳重建。FA-VAE 进一步扩展到文本到图像合成任务中，并提出了交叉注意力自回归变换器以获得更精确的文本语义属性。实验结果表明，FA-VAE 能够更忠实地恢复细节，CAT 在图像文本语义对齐方面也显示出更好的生成质量。

本文介绍了一种基于 Transformer 的 VQ-VAE 的优先级中心的 M2DM 模型，用于逆扩散过程中的动作表示。该模型在保真度和多样性方面超过了现有技术，尤其对于复杂的文本描述。

本文介绍了一种基于 Transformer 的 VQ-VAE 模型，用于逆扩散过程中的动作表示。该模型在保真度和多样性方面超过了现有技术，尤其对于复杂的文本描述。