-文生视频-学习之路

CFG 马尔可夫链 stable diffusion的前传： VQGAN是一个改进版的VQVAE，它将感知误差和GAN引入了图像压缩模型，把压缩图像生成模型替换成了更强大的Transformer。相比纯种的GAN（如StyleGAN），VQGAN的强大之处在于它支持带约束的高清图像生成。VQGAN借助NLP中"decoder-only"策略实现了带约束图像生成，并使用滑动窗口机制实现了高清图像生成。虽然在某些特定任务上VQGAN还是落后于其他GAN，但VQGAN的泛化性和灵活性都要比纯种GAN要强。它的这些潜力直接促成了Stable Diffusion的诞生。 如果你是读完了VQVAE再来读的VQGAN，为了完全理解VQGAN，你只需要掌握本文提到的4个知识点：VQVAE到VQGAN的改进方法、使用Transformer做图像生成的方法、使用"decoder-only"策略做带约束图像生成的方法、用滑动滑动窗口生成任意尺寸的图片的思想。 改进版的vqgen：maskgit stable diffusion： 文生图相关的一些原理： stable diffusion的相关介绍与代码展示：CLIP text encoder、UNet、文生图、文生视频、inpainting AnimateDiff： Dreambooth Reuse-And-Diffuse phenaki maskgit ViViT IQA--VQA