Untitled

Quá trình hoạt động của VQGAN bao gồm hai phần chính: Generator và Discriminator. Generator nhận vào một vector ngẫu nhiên và biến đổi nó thành một hình ảnh. Discriminator là một mạng phân loại hình ảnh, nhiệm vụ của nó là phân biệt giữa các hình ảnh được tạo ra bởi Generator và các hình ảnh thực tế.

Trong quá trình training, Generator và Discriminator cạnh tranh với nhau: Generator cố gắng tạo ra những hình ảnh mà Discriminator không thể phân biệt được là giả, trong khi Discriminator cố gắng phân biệt hình ảnh giả và hình ảnh thực tế. Qua nhiều vòng lặp, Generator được cải tiến để tạo ra những hình ảnh có độ phân giải và chất lượng tốt hơn và ngày càng khó phân biệt với hình ảnh thực tế.

Trong lớp tích chập của CNN Encoder, quá trình trích xuất đặc trưng ảnh được thực hiện bằng cách áp dụng một tập hợp các bộ lọc (filters) lên hình ảnh đầu vào và thực hiện phép tích chập.

Công thức chung để tính toán kết quả của một lớp tích chập trong CNN Encoder có thể được mô tả như sau:

Z[i, j] = (X * W[i]) + b[i]

Trong đó:
- Z[i,j] là giá trị tại vị trí hàng i, cột j của feature map thứ i.
- X là ma trận đầu vào có kích thước nx x ny (với nx là chiều rộng của hình ảnh, ny là chiều cao của hình ảnh).
- W[i] là ma trận bộ lọc (filter) của lớp tích chập cho feature map thứ i.
- b[i] là vec-tơ độ lệch (bias) cho feature map thứ i.
- * là phép tích chập giữa ma trận đầu vào X và bộ lọc W[i].

Quá trình tích chập thực hiện một phép nhân ma trận giữa mảng đầu vào X (chứa các giá trị pixel) và mảng bộ lọc W[i]. Sau đó, được cộng thêm độ lệch b[i] để tạo ra feature map Z[i,j].

Toàn bộ quá trình tích chập và tính toán feature map sẽ được thực hiện cho tất cả các bộ lọc trong lớp tích chập, tạo ra một tập hợp các feature map, mỗi map tương ứng với một bộ lọc riêng biệt. Các feature map sẽ chứa thông tin về các đặc trưng cụ thể của hình ảnh.

Sau đó, các feature map này sẽ được đưa qua các lớp kích hoạt (activation layers) và lớp gộp (pooling layers) để tiếp tục trích xuất đặc trưng chi tiết và giảm kích thước của các feature map trước khi qua các lớp kết nối đầy đủ (fully connected) trong quá trình mã hóa ảnh của CNN Encoder.           

Quá trình quantization trong VQGAN là bước quan trọng trong quá trình mã hóa hình ảnh. Dưới đây là một số chi tiết về quá trình quantization:

1. Xây dựng mạng lưới chập (codebook): Mạng lưới chập được sử dụng để tạo ra các vector mã hóa trong không gian latent. Nó bao gồm một tập hợp các vector mã hóa mà mỗi vector đại diện cho một phần của không gian latent. Các vector này thường được huấn luyện để biểu diễn các đặc trưng quan trọng của hình ảnh.

2. Tính toán khoảng cách: Trong quá trình quantization, mỗi đặc trưng được trích xuất từ hình ảnh đầu vào sẽ được phân loại cho vector mã hóa gần nhất trong mạng lưới chập. Để làm điều này, khoảng cách giữa đặc trưng và các vector trong mạng lưới chập được tính toán, thường sử dụng khoảng cách Euclid.

3. Chọn vector mã hóa: Sau khi tính toán khoảng cách, đặc trưng được gán cho vector mã hóa có khoảng cách nhỏ nhất. Điều này có nghĩa rằng mỗi đặc trưng của hình ảnh sẽ được quantize, tức là nó sẽ được gán cho một vector mã hóa cụ thể.

4. Tạo lại hình ảnh quantized: Sau khi mỗi đặc trưng được gán cho vector mã hóa tương ứng, hình ảnh quantized mới được tạo ra bằng cách thay thế mỗi đặc trưng bằng vector mã hóa tương ứng trong không gian latent. Kết quả là một hình ảnh quantized, trong đó các đặc trưng đã được biểu diễn bằng cách sử dụng các vector mã hóa.

Trong quá trình huấn luyện, cả hình ảnh và các mô tả đều có sẵn và được xử lý thông qua hệ thống theo cách sau đây:

1. Hình ảnh: Hình ảnh được mã hóa bằng cách sử dụng bộ mã hóa VQGAN, biến đổi hình ảnh thành một chuỗi các token. Bộ mã hóa VQGAN thu thập thông tin hình ảnh trong một biểu diễn được mã hóa bằng token.

2. Mô tả: Các mô tả được mã hóa bằng bộ mã hóa BART. Bộ mã hóa BART xử lý các mô tả văn bản và mã hóa chúng thành một biểu diễn có ý nghĩa.

3. BART Decoder: Đầu ra của bộ mã hóa BART, cùng với hình ảnh đã được mã hóa từ bộ mã hóa VQGAN, được đưa qua bộ giải mã BART. Bộ giải mã BART là một mô hình tự hồi quy (auto-regressive), mục tiêu của nó là dự đoán từ tiếp theo trong chuỗi.

4. Tính toán Loss: Hàm mất mát được sử dụng trong quá trình huấn luyện là softmax cross-entropy loss. Nó được tính toán dựa trên sự khác biệt giữa kết quả dự đoán của mô hình (logits) và các mã hóa hình ảnh thực tế từ bộ mã hóa VQGAN. Hàm mất mát này đo lường sự khác biệt giữa các token dự đoán và các mã hóa hình ảnh thực tế, giúp mô hình học cách tạo ra các biểu diễn hình ảnh chính xác dựa trên các mô tả cho trước.

Bằng cách huấn luyện được cùng lúc bộ mã hóa-giải mã BART và bộ mã hóa VQGAN, mô hình học cách tạo ra các biểu diễn hình ảnh khớp với các mô tả văn bản tương ứng.

Mong rằng điều này giải thích được quá trình huấn luyện cho mô hình của bạn. Hãy cho tôi biết nếu bạn có bất kỳ câu hỏi nào khác!  

Trong quá trình dự đoán (inference), chúng ta chỉ có sẵn các mô tả và muốn tạo ra hình ảnh tương ứng. Các bước thực hiện như sau:

1. Mô tả được mã hóa thông qua bộ mã hóa BART.

2. Một thẻ đặc biệt <BOS> (thẻ đặc biệt để xác định "Bắt đầu của chuỗi") được đưa qua bộ giải mã BART.

3. Các token hình ảnh được lựa chọn tuần tự dựa trên phân phối dự đoán của bộ giải mã cho từ tiếp theo trong chuỗi.

4. Các chuỗi token hình ảnh được giải mã thông qua bộ giải mã VQGAN.

5. CLIP được sử dụng để lựa chọn ra những hình ảnh được tạo ra tốt nhất.

Tóm lại, trong quá trình dự đoán, chúng ta sử dụng các mô tả mà chúng ta có để tạo ra hình ảnh tương ứng. Quá trình này bao gồm một quá trình mã hóa mô tả bằng BART encoder, sau đó sử dụng BART decoder để tạo ra chuỗi các token hình ảnh. Sau đó, chuỗi token này được giải mã bằng VQGAN decoder để tạo ra hình ảnh cuối cùng. Việc lựa chọn hình ảnh tốt nhất được thực hiện bằng cách sử dụng CLIP.

Hy vọng câu trả lời đã giúp bạn! Hãy cho tôi biết nếu bạn có bất kỳ câu hỏi nào khác.