വെക്റ്റർ ക്വാണ്ടൈസ്ഡ് ജനറേറ്റീവ് അഡ്‌വേർസേറിയൽ നെറ്റ്‌വർക്ക് (VQGAN)

വെക്റ്റർ ക്വാണ്ടൈസ്ഡ് ജനറേറ്റീവ് അഡ്‌വേഴ്സേറിയൽ നെറ്റ്‌വർക്ക് (VQGAN) ഇമേജ് സിന്തസിസിനായി ഉപയോഗിക്കുന്ന ഒരു ജനറേറ്റീവ് അഡ്‌വേർസേറിയൽ നെറ്റ്‌വർക്ക് (GAN) ആണ്. മറ്റ് GAN ആർക്കിടെക്ചറുകളെ അപേക്ഷിച്ച് കുറഞ്ഞ പരിശീലന സമയവും സങ്കീർണ്ണതയും ഉള്ള ഉയർന്ന നിലവാരമുള്ള യഥാർത്ഥ രൂപത്തിലുള്ള ചിത്രങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കാൻ നെറ്റ്‌വർക്ക് വെക്റ്റർ ക്വാണ്ടൈസേഷൻ സാങ്കേതികവിദ്യ ഉപയോഗിക്കുന്നു.

VQGAN ആദ്യം നിർദ്ദേശിച്ചത് ജിയാ-ഹോങ് ഹുവാങ് മറ്റുള്ളവരാണ്. 2018-ൽ, അതിനുശേഷം ഇത് ഗവേഷണത്തിന്റെ സജീവ മേഖലയാണ്. ഇത് രണ്ട് അത്യാധുനിക ആഴത്തിലുള്ള പഠന വിദ്യകൾ സംയോജിപ്പിക്കുന്നു, അതായത് ജനറേറ്റീവ് അഡ്‌വേർസറിയൽ നെറ്റ്‌വർക്കുകൾ (GANs), വെക്റ്റർ ക്വാണ്ടൈസേഷൻ, കുറഞ്ഞ പരിശീലന സമയത്തും സങ്കീർണ്ണതയിലും ഉയർന്ന നിലവാരമുള്ള ചിത്രങ്ങളും ഓഡിയോയും സൃഷ്ടിക്കാൻ ഇത് പ്രാപ്‌തമാക്കുന്നു.

അതിന്റെ ഇമേജ് സിന്തസിസ് കഴിവുകൾ നേടുന്നതിന്, VQGAN ആർക്കിടെക്ചർ രണ്ട് ഭാഗങ്ങൾ ഉൾക്കൊള്ളുന്നു. തന്നിരിക്കുന്ന വിതരണത്തിൽ നിന്ന് സാമ്പിളുകൾ സൃഷ്ടിക്കാൻ പരിശീലിപ്പിച്ച ഒരു ജനറേറ്റീവ് നെറ്റ്‌വർക്ക് (ജി) ആണ് ആദ്യ ഭാഗം. രണ്ടാമത്തെ ഭാഗം ഒരു വിവേചനാത്മക നെറ്റ്‌വർക്ക് (D) ആണ്, അത് യഥാർത്ഥ ഡാറ്റയിൽ നിന്ന് ജനറേറ്റഡ് സാമ്പിളുകളെ വേർതിരിച്ചറിയാൻ പരിശീലിപ്പിക്കപ്പെടുന്നു.

വിതരണത്തെ കൃത്യമായി പ്രതിനിധീകരിക്കുന്നതിന് G-ന് ആവശ്യമായ പാരാമീറ്ററുകളുടെ എണ്ണം കുറയ്ക്കുന്നതിന് വെക്റ്റർ ക്വാണ്ടൈസേഷൻ ഭാഗം ഉപയോഗിക്കുന്നു. കോഡ് വെക്റ്ററുകളുടെ ഒരു കോഡ് ബുക്ക് ഉപയോഗിച്ച് ഉയർന്ന അളവിലുള്ള ഇടം ലോ-ഡൈമൻഷണൽ സ്പേസിലേക്ക് എൻകോഡ് ചെയ്താണ് ഇത് ചെയ്യുന്നത്. ജനറേറ്റുചെയ്‌ത സാമ്പിളുകൾക്ക് ഇൻപുട്ട് ഇമേജിനേക്കാൾ കുറഞ്ഞ പ്രാതിനിധ്യ ശക്തിയുണ്ട്, പക്ഷേ ഇപ്പോഴും എല്ലാ പ്രധാന സവിശേഷതകളും കുറഞ്ഞ സങ്കീർണ്ണതയിൽ ക്യാപ്‌ചർ ചെയ്യുന്നു.

ഇമേജ്, ഓഡിയോ സിന്തസിസ്, നാച്ചുറൽ ലാംഗ്വേജ് പ്രോസസ്സിംഗ്, ഇമേജ്-ടു-ഇമേജ് വിവർത്തനം, ഡൗൺസ്ട്രീം അനലിറ്റിക്‌സ് എന്നിവയും മറ്റ് നിരവധി ജോലികളും പോലുള്ള ആപ്ലിക്കേഷനുകളിൽ VQGAN വിജയകരമായി ഉപയോഗിച്ചു. വെക്റ്റർ ക്വാണ്ടൈസേഷൻ ഇല്ലാതെ പരിശീലിപ്പിച്ച GAN-കളേക്കാൾ മികച്ച ഫലങ്ങൾ ഇത് കൈവരിക്കുന്നു, കൂടാതെ അതിന്റെ കുറഞ്ഞ സങ്കീർണ്ണത തത്സമയ ആപ്ലിക്കേഷനുകൾക്ക് അനുയോജ്യമാക്കുന്നു.

മൊത്തത്തിൽ, വെക്റ്റർ ക്വാണ്ടൈസ്ഡ് ജനറേറ്റീവ് അഡ്‌വേഴ്‌സേറിയൽ നെറ്റ്‌വർക്ക് (VQGAN) പരിശീലന സമയവും സങ്കീർണ്ണതയും കുറഞ്ഞ് ഉയർന്ന നിലവാരമുള്ള യഥാർത്ഥ രൂപത്തിലുള്ള ചിത്രങ്ങളും ഓഡിയോയും നിർമ്മിക്കാൻ കഴിവുള്ള ശക്തവും കാര്യക്ഷമവുമായ ജനറേറ്റീവ് മോഡലാണ്. ആഴത്തിലുള്ള പഠനത്തിന്റെ പല മേഖലകളിലും ഇതിന് ആപ്ലിക്കേഷനുകളുണ്ട്, മാത്രമല്ല അതിന്റെ ആകർഷകമായ ഇമേജ് സിന്തസിസ് കഴിവുകൾക്കായി ഇത് കൂടുതൽ ജനപ്രിയമാവുകയും ചെയ്യുന്നു.