Vi undersöker användningen av Vector Quantized Variational AutoEncoder (VQ-VAE) modeller för storskalig bildgenerering. I detta syfte skala och förbättra de autoregressiva tidigare som används i VQ-VAE för att generera syntetiska prover med mycket högre enhetlighet och trohet än möjligt tidigare. Vi använder enkla feed-forward kodnings- och dekodernätverk, vilket gör vår modell till en attraktiv kandidat för applikationer där kodning och/eller avkodningshastigheten är kritisk. VQ-VAE kräver dessutom provtagning av en autoregressiv modell endast i det komprimerade latenta utrymmet, vilket är en storleksordning som är snabbare än provtagning i pixelutrymmet, särskilt för stora bilder. Vi visar att en flerskalig hierarkisk organisation av VQ-VAE, förstärkt med kraftfulla föregångare över latenta koder, kan generera prover med kvalitet som rivaliserar den av state of the art Generative Adversarial Networks på mångfacetterade dataset som ImageNet, samtidigt som inte lider av GAN kända brister såsom läge kollaps och brist på mångfald.
Det finns också nyligen arbete på vektor kvantized variational autoencoders (VQ-VAE, REF med en diskret latent utrymme.
Generating Diverse High-Fidelity Images with VQ-VAE-2
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}