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用ViT取代Encoder!VIM:使用 ViT 改进的 VQGAN 进行矢量量化图像生成(ICLR 2022)
重点标签 Vision Transformer、VQGAN、图像量化、无监督学习
文章摘要
本文深入探讨了一种新的图像生成模型——ViT-VQGAN,它是对传统VQGAN模型的改进,通过将图像Encoder替换为Vision Transformer(ViT),在矢量量化图像建模任务上取得了显著的性能提升。ViT-VQGAN不仅在无条件图像生成、class-conditioned图像生成和无监督表征学习方面展现了出色的能力,还在ImageNet数据集上实现了更高的Inception Score(IS)和更低的Frechet Inception Distance(FID),显示出其在图像生成质量上的优越性。
1. ViT-VQGAN的创新之处
ViT-VQGAN的核心创新在于使用Vision Transformer替代了传统的卷积神经网络(ConvNet)作为图像的编码器和解码器。这一改进使得模型在处理高分辨率图像时,能够减少内存和计算需求,同时提高了图像重建的质量和效率。
2. ViT-VQGAN的总体框架
ViT-VQGAN的框架分为两个阶段:
– 阶段1:图像量化。利用ViT将输入图像编码为离散的latent tokens,通过codebook进行量化。
– 阶段2:矢量量化图像建模。使用Transformer模型自回归地预测image tokens,实现图像生成和理解。
3. ViT-VQGAN的关键技术
– 改进的编码器。ViT-VQGAN采用Vision Transformer作为编码器,减少了卷积的归纳偏置,提高了计算效率和重建质量。
– 高效的图像量化器。通过随机增强策略和图像量化器的Encoder,加快了第二阶段的训练速度。
– 无监督学习。ViT-VQGAN通过Linear Probing的方式评估无监督学习的质量,实现了与判别预训练方法相竞争的性能。
4. 实验结果
ViT-VQGAN在CelebA-HQ、FFHQ和ImageNet数据集上进行了训练和测试,实验结果表明:
– 在图像重建指标IS和FID方面,ViT-VQGAN相比传统VQGAN有显著提升。
– 在无条件图像生成和class-conditioned图像生成任务上,ViT-VQGAN生成的图像质量更高。
– 在无监督学习任务中,ViT-VQGAN的Linear Probing精度优于其他生成式预训练方法。
5. 总结
ViT-VQGAN通过引入Vision Transformer作为图像编码器,实现了在矢量量化图像建模任务上的显著性能提升。其在图像生成质量和无监督学习精度上的优越表现,证明了ViT-VQGAN在计算机视觉领域的应用潜力。
本文的详细解读和实验结果展示了ViT-VQGAN在图像生成和理解任务上的强大能力,为未来的研究和应用提供了新的思路和方法。
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原文作者: 极市平台