编码图像tokenizer-从VQGAN到MAGVIT漆黑的灯下一个人会害怕是什么歌名

来源：Agent的潜意识

我们在探讨patches的方方面面。不过patches有一个核心bug：就是他的分片是简单切割的，比如一张图片切成9份，那么有可能，一个具象的语义信息，例如一个人脸，可能被切割在了四份里面，每一份都只是人脸的一部分，这样的特征提取器表达力肯定是不完整的。

在NLP中，有一个专门的分词器tokenizer。例如可以把满腹经纶这样的成语分为一个词。如果图像要套用NLP里面的tokens的概念。这样的图像语义分词器就显得非常重要。

业界对这块也研究了很多。今天我们这条线盘一盘。目前我们整个系列还在盘图像tokens这个概念，他只是整个知识树的一个根，后面我们再整体全貌看如何构建一个视频生成网络模型的pipeline。

今天分享三块：

1、VQVAE Neural Discrete Representation Learning。如何将图片编码为离散隐变量。

论文：

https://arxiv.org/abs/1711.00937。这个是（google deepmind 2017 NIPS）

代码：https://github.com/karpathy/deep-vector-quantization

2、VQGAN Taming Transformers for High-Resolution Image Synthesis。他的核心思想是把VQVAE里面的CNN换成transformer。

论文：https://arxiv.org/pdf/2012.09841.pdf。这个是CVPR2021 oral。德国人的。

代码：https://git.io/JnyvK.

3、MAGIT - Masked Generative Video Transformer。这个论文是在VQGAN的基础上首次合成视频。

论文: https://arxiv.org/abs/2212.05199

Project : https://MAGVIT.cs.cmu.edu/

代码: https://github.com/google-research/magvit

这是一篇高被引奠基性的文章。后面很多论文都在这个论文基础上展开。他的核心思想其实也很简单。附上论文原图。更加真实理解论文本意。

整个pipeline在上图中。我们详细讲解一下整个过程。整个图从左往右看，虚黑线隔开的右半角部分是讲如何最近邻搜索离散化的。一只小狗的原始图片，通过一个CNN编码器网络，转变为一个隐变量绿色立方体空间Ze；由于是神经网络非线性变化，Ze肯定是一个连续变量空间矩阵，这时候，通过一个特征空间查找表E，将Ze里面的连续值，通过最近邻算法查找到最相近的点ei，从而将绿立方体变成了浅紫色立方体特征空间Zq。然后对这个浅紫色特征空间进行CNN的解码器变换，变换出一个真实图像出来。如果编码器学的好，就说明这个特征表示Zq非常有效。我们就拿这个Zq来表示这个图片了。由于Zq是离散值，因此就是一个图像的离散特征表示。红线表示的是梯度传播的时候直接跳过离散化查找表。

整个loss共三项。

第一项很简单，x是输入的图像，Zq（x）是解码器输出图像，这个就是一个重建loss，看输入的原始图像和解码器输出的图像之间的loss。后两项看起来比较复杂。我通俗易懂的给大家解释下原理：这两个loss的目的是让离散化查找表embedding space 中的节点更内聚的。所谓内聚，就是，以这张图为例，你可以把狗的耳朵当成一个离散值节点，那么两个狗耳朵就不需要两个离散化节点了。这样就提升了离散节点的表达力。他就是NL P里面词表的概念。

这篇论文有很多的博客在讲。但很多人都讲错了。VQGAN他的编码器和解码器都是CNN，并没有变化；他之所以命名为VQGAN，核心的区别是他的解码这一块，就是隐空间特征生成图像这块，他用的是GAN：有两个CNN，一个生成式CNN生成图像，一个判别式CNN对生成的真假打分。所以说他整个pipeline是没有transformer的。并不是编码器和解码器变成了transformer。

整个pipeline如上图所示。从左到右看，下面一层就是VQGAN的整个pipeline，img到编码器CNN，然后通过图像分词器tokenizer转成 Zq，然后再通过GAN生成img。整个pipeline有三个CNN。编码器cnn encoder，解码器CNN decoder，然后是判别器CNN。

Transformer干的是哪个活呢？是对分词器的优化，和对Z- Zq表示的优化。在VQ VAE中，分词器就是一个pixel CNN，当然这个也算是比较好的表达方式，如果你学过数字图像处理这个课，最原始的图像离散化表示是超像素分割。Transformer第一作用的生产出最具有表达力的图像词汇表；第二个作用是，当前的图像，用了词汇1-i-1共i个词汇后，还需要哪个词汇（图像语义token），能更好的表达当前的图像，从而生产出最具有表达力的Zq。

事实上，这个transformer表达的分词器词汇表对整个模型来说非常关键。