VQ-VAE_残差 vq-vae

Generating Diverse High-Fidelity Images with VQ-VAE-2

摘要

  本文主要研究VQ-VAE在大尺度图像生成器上的应用，我们改进了自回归的先验来生成比以前更加优秀的图片，本文使用的是简单的编码和解码器，他们的速度比较快，VQ-VAE需要一个在潜在空间自回归的模型，他的速度要快于像素空间回归，

多层次结构的VQ-VAE能够产生强大的先验，这样会使生成图片的质量在多脸图像中要优于其他的，并且不会产生模型塌陷，多样性缺失的问题。

 

文中使用，有损压缩的方式，将生成模型从非必要的信息中解放出来，首先将图片压缩到一个离散的编码空间中，这样的话使得信息的表示少了30倍，并且能够使得解码器从这个空间中重新构成图片，压缩图片模型可以使用PixelSnail的算法，使用的是带有Attention的pixelCNN实现的。经过采样，图像的重构依然能够保持很好的质量。同时这类模型的训练和采样的速度也是基于像素模型的30倍。本文中的改进能够很好的保留原始VQ-VAE快速简单的特点。

VQ-VAE

1. VQ-VAE就是使用encoder将图像编码，然后使用decoder将图像解码，其中encoder和decoder共享一个code book，编码器将图像x编码成E（x），之后这个向量根据它和标准的向量之间的距离进行量化，然后就是讲E（x）转化成距离它最近的标准编码，并且将这种标准编码给decoder

1. VQ-VAE接近对齐编码空间与codebook的标准向量还有两个附加步骤

1. codebook-loss  应用到标准变量中，选择出和E（x）匹配的标准向量e。
2. commitment-loss 之应用到encoder的权重，主要是为了在选择标准向量的时候，避免出现太多的抖动，

      其中sg表示终止梯度运算的算子

1. 使用平滑指数的方法来代替codebook loss

其中ni 表示E(X) mini_batch中使用ei标准码的数量，gamma是参数在0，1之间，

1. 一般来说，PixelCNN是用概率模型来表示。

算法

文中的方法是两级方法，首先训练一个VQ-VAE来编辑头像到一个潜在空间，人后训练一个，然后在根据先验的潜在空间，训练一个PixelCNN

训VQ-VAE编码器解码器

生成图像

 

从理解上来看，训练分成两步，第一步训练VQ-VAE，第二部训练先验。

训练VQ-VAE包含训练两个编码器，将两个编码器的编码结果共同输入生成器用来生成图像。

 

具体算法

 

1. 这一部分使用的是分级算法，首先由一个Ebottom获得全局特征的latent map然后又有一个 Etop获取局部特征。其中会有一个残差链接。这样的分层结构能够使编码器提取到更多的图片特征，并且能够减少重构时候的错误。
2. 对于256的图片有两层encoder，第一层生成的latent map是64，第二层生成的latent map是32。

根据latent code学习先验

1. 为了进一步的压缩图像，并且能够从第一步的训练模型中采样，使用神经网络训练先验分布，本文从latent code中学习一个先验模型，训练先验模型能够显著的提升编码器的表现。

这种方式能够减少边缘部位与先验的差别。从训练好的先验分布中采样，有点类似于解码器在训练中探索一样，能够得出更加好的输出。训练先验的目的就是训练出这个分布。从而实现类似于图片的损失较小的压缩， 真实在的熵与训练熵的差别越小，那么解码器生成的图片就越真实。

在VQ-VAE框架中，先验是由PixelCNN产生的，在训练的第二步中，top latent map的先验代表着图像的整体结构，本文将残差项应用于它，这样的话就能够捕捉到，与整体相互背离的局部特性，但是在bottom latent map中，使用残差项并不能起到很好的作用，但是我们发现使用来自上曾分布的条件栈，会有很好的表现。

在训练的时候，训练top-level的先验，加入了attention机制，但是在训练bottom-level的时候没有用到这个机制。

 

总体结构

1. 第一训练一个编码器，然后让编码器解码器能够和好的复现图像。
2. 第二部是推理过程使用自回归的方式到latent  map的空间中，然后到空间中随机采样，能够生成图片。