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简介 作为一个自编码器,VQVAE的一个明显特征是它编码出的编码向量是离散的,换句话说,它最后得到的编码向量的每个元素都是一个整数,这也就是“Quantised”的含义,我们可以称之为“量子化”(跟量子力学的“量子”一样,都包含离散化的意思)。 明明整个模型都是连续的、可导的,但最终得到的编码向量却是离散的,并且重构效果看起来还很清晰(如文章开头的图),这至少意味着VQVAE会包含一些有意思、有价值的技巧,值得我们学习一番。 首先,VQVAE其实就是一个AE(自编码器)而不是VAE(变分自编码器),我不知道作者出于什么目的非得用概率的语言来沾VAE的边,这明显加大了读懂这篇论文的难度。其次,VQVAE的核心步骤之一是StraightThrough Estimator,这是将引变量离散化后的优...
🔖 https://stability.ai/news/stablediffusion3researchpaper 概述 SD3 模型与训练策略改进细节 SD3除了将去噪网络从 UNet 改成 DiT 外,SD3 还在模型结构与训练策略上做了很多小改进: 改变训练时噪声采样方法 将一维位置编码改成二维位置编码 提升 VAE 隐空间通道数 对注意力 QK 做归一化以确保高分辨率下训练稳定 本文会简单介绍这些改进。 论文阅读 核心贡献 介绍 Stable Diffusion 3 (SD3) 的文章标题为 Scaling Rectified Flow Transformers for HighResolution Image Synthesis。与其说它是一篇技术报告,更不如说它是一篇论文,因为它...
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