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vqvae前沿信息_自监督vqvae(2024年11月实时热点)

内容来源：网络红人排行榜所属栏目：教程更新日期：2024-11-28

vqvae

华为面试全流程：从笔试到三面 𐟓… 笔试：9月27日在那天的心碎笔试中，我差点就崩溃了，不过最后时刻还是过了线，真是惊险！𐟘𑊊𐟓… 面试：10月24日一面：30分钟主要考察Python基础，问了解释器原理、装饰器、列表和元组、字典等基础知识。还问了CNN结构、卷积的理解和过程，以及与MLP和Transformer相比的优势。激活函数的对比、梯度消失与爆炸、Transformer结构与ViT等也都有涉及。复盘了一下笔试的第一道题，二分图，然后追问了一下有权值的二分图怎么做。手撕二叉树中和为目标值的路径。二面：60分钟主要问项目经验，面试官让我把项目的框图都写在纸上，然后开始各种展开，包括相近的任务。论文和项目问了个遍，我也基本画了一遍，中间还穿插各种八股，比如AE、VAE和VQVAE的区别。还问我了解哪些AIGC算法，我答了包括T2I、T2V、I2V、I2T、3D生成等，总共写了四页纸。手撕找出排序数组从左边开始的第k个没出现的数字。三面：25分钟主管面，让我给一个不懂扩散模型的人讲清楚扩散模型，然后就开始聊天。主管本硕专业跟我竟然一样，还谈起了他的往事，聊的还算可以。 𐟏蠤𘇨𑪩…’店好奢华，我这属于是刘姥姥进大观园了，最后分享一下茶歇。

VQ-VAE详解：离散编码与图像生成 VQ-VAE是一种将图像编码成离散向量的图像压缩模型。它通过引入一个codebook，将连续变量转换为离散变量。编码器压缩图像生成小图像，这些小图像经过codebook转换为离散变量，解码器则根据这些离散变量还原图像。由于离散变量不好采样，VQ-VAE需要训练PixelCNN（或其他网络）来学习如何生成这些小图像。VQ-VAE的编码器不会显式地输出离散编码，而是输出多个假嵌入，这些假嵌入在嵌入空间中找到真正的嵌入，作为解码器的输入。为了优化VQ-VAE的编码器和解码器，作者使用了一种叫做"straight-through estimator"的技术，允许梯度从解码器传递到编码器。此外，作者还使用了一种叫做"stopgradient"的运算，来控制梯度的传递。 VQ-VAE的嵌入空间优化目标是为每个编码器输出找到最近的嵌入，使得嵌入空间中的向量能够概括一类编码器输出的向量。嵌入空间的学习速度和编码器的学习速度通过停止梯度技巧进行控制。训练完成后，VQ-VAE可以通过PixelCNN采样离散分布，再将采样出来的离散向量对应的嵌入输入解码器，实现随机图像生成。VQ-VAE的离散编码方式使得模型能够输出大量多样化的图像。总结来说，VQ-VAE是一个将图像编码成离散向量的图像压缩模型，通过引入codebook和停止梯度技巧，实现了图像的随机生成。

【每日大模型论文】Meissonic：非自回归掩码图像建模文生图模型 Stable Diffusion 等扩散模型在视觉生成方面取得了长足进步，但其范式与自回归语言模型仍有本质区别，这使得统一语言视觉模型的开发变得更加复杂。最近，LlamaGen 等模型尝试使用离散 VQVAE token 进行自回归图像生成，但由于涉及大量 token，这种方法效率低下且速度缓慢。在这项工作中，来自阿里、昆仑天工和香港科技大学（广州）的研究团队及其合作者提出了 Meissonic，它将非自回归掩码图像建模（MIM）文生图提升到了可与 SDXL 等 SOTA 的扩散模型相媲美的水平。Meissonic 融合了一整套架构创新、先进的位置编码策略和优化的采样条件，大大提高了 MIM 的性能和效率。此外，他们还利用了高质量的训练数据，整合了以人类偏好评分为依据的微观条件，并采用了特征压缩层以进一步提高图像的保真度和分辨率。在生成高质量、高分辨率图像方面，他们的模型不仅能与 SDXL 等现有模型相媲美，而且往往还能超越它们。广泛的实验验证了 Meissonic 的能力，证明了其作为文生图合成新标准的潜力。 #知识分享# #大模型# #论文#

𐟧 算法岗面试必备知识清单 𐟓š 𐟌 深度学习基础层归一化（LN）和批量归一化（BN）的原理和区别交叉熵的数学推导交叉熵的代码手写实现 Sigmoid函数的代码手写多头注意力机制的手动实现 ReLU为什么能缓解梯度消失 Adam优化器的原理 AUC的计算方法 Python装饰器的作用 KL散度 Softmax公式如何缓解梯度消失和梯度爆炸非极大值抑制（NMS）的手动实现 L1和L2正则的区别 BN中可学习参数的获取方法如何缓解过拟合介绍dropout 𐟓š 多模态/NLP算法介绍dpo算法原理 GPT和BERT的结构和参数量 Flash Attention原理 BERT预训练任务和embedding FP16量化训练的策略 QFormer原理了解位置编码及原理 CLIP原理 BLIP2架构 SFT、LORA和Pretrain的区别 LLAVA和LLAMA的区别手撕BCE和InfoNCE损失什么是大模型幻觉混合精度训练是什么很多大模型decoder-only的原因手撕RMSNorm Deepspeed原理及使用 PEFT微调介绍介绍RAG 𐟎蠁IGC生成式 VIT和DIT的原理 DDPM/DDIM的原理和区别 AE、VAE、VQ-VAE的原理与区别 U-net网络设计思路如何保证长视频一致性如何保证背景一致性 Cross Attention的用法 SVD原理

微软亚洲研究院计算机视觉实习机会嘿，大家好！如果你对计算机视觉感兴趣，那么微软亚洲研究院的实习机会可能适合你。我们的研究领域主要集中在视觉生成模型和世界模型上，目标是发表顶会论文。这个实习岗位是全职的，至少需要6个月以上的时间。幸运的是，我们有充足的GPU资源供你使用。基本要求 𐟓š 首先，你需要有计算机、AI或数学的相关背景。具体来说，你需要熟悉深度学习的原理和计算机视觉的基本算法，以及像Pytorch这样的深度学习框架。编程能力 𐟒𛊧𜖧苨ƒ𝥊›也是必不可少的。你需要熟悉Python和Linux的基本命令。勤奋和踏实也是我们的要求之一，毕竟这个岗位需要你在现场工作至少6个月以上。相关经验 𐟌Ÿ 如果你有以下方向的相关经验，那就更好了：Self-supervised learning、VAE、VQGAN、Generation models and diffusion models、Transformer、Reinforcement learning、Nerf、3D vision等等。加分项 𐟎𝓧„𖯼Œ如果你在某些顶级会议（如CVPR、ICCV、ECCV、NeurIPS、ICML、ICLR、TPAMI等）上发表过论文，或者有竞赛经验，那将大大加分。期待你的加入！

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