• 2024.7
• MICROSOFT
  

  文章目录

  • MELLE: Autoregressive Speech Synthesis without Vector Quantization
  • • abstract
    • method
    • 损失函数
  • Autoregressive Image Generation without Vector Quantization
  • • abstract
    • methods
    • 更好的AR model
    • results

MELLE: Autoregressive Speech Synthesis without Vector Quantization

abstract

• 预测连续的mel spec代替预测VQ采样。
• 难点在于：
  • 如何设计损失函数，LLM使用CE loss；---- 使用回归loss，并且引入spectrogram flux loss 以增加预测梅尔频谱的多样性并消除重复问题；
  • 如何增加多样性，LLM 通过top-k的选择，-----使用latent sampling module，源于自变分推断，作为一种序列采样策略，从而增强生成的音频样本的多样性。并且reduction scaler是可以调整的，得以一次预测多帧mel，减少序列长度不匹配的难点。
• 实际上很像是回滚到tacotron的版本，直接预测mel，算MSE(mel)+KL(mel， embedding）；只是用transformer decoder来完成AR的过程，没有用具体的一层attention 实现对齐。

method

• 通过latent sampling module，将LLM的输出转换到直接预测mel spec，具体的实现方式如下
• 

损失函数

• 回归损失：其中$y$是mel-spec 真值；$y^{\prime }$ 是latent sampling module预测的mel spec；$y^{\prime \prime }$ 是post-net 处理之后的mel spec
  
• KL loss：在生成质量和latent 空间归一上很有效果，也有助于改善mel的多样性和鲁棒性；没有把$z_t$设置为标准高斯分布，而是$p(z_t)$ as $N(y_t,I)$，简化模型优化路径
  
• Spectrogram Flux Loss：负向，惩罚生成多帧一致的结果，
  
• stop loss: 累计值，no stop 预测-1，stop 预测1，因为预测结果有很多个负值，因此给正值一个很大的权重（100）

Autoregressive Image Generation without Vector Quantization

• 2024,6
• hekaiming
• 论文内容参考

abstract

• motivation：VQ限制了图像生成的清晰度，因为像素本身是连续的值，是否可以不对图片进行量化，直接拟合连续的分布。
• method：利用diffusion 强大的能力，用连续值而不是类别分布来建模自回归模型中下一个像素值的分布

methods

• 虽然不需要量化，我们依然需要用自编码器来压缩图像，减少要生成的像素数。本工作依然采取了 VQ-VAE、VQGAN 那种两阶段的生成方式，只不过把 VQ 自编码器换成了用 KL loss 约束的 VAE。
• 在每一步训练时，我们知道上下文像素是什么，也知道当前像素的真值是什么。那么，只要以上下文像素为约束，用当前像素的真值去训练一个带约束扩散模型就行了。作者把训练这种隐式描述下一个像素值分布的误差函数称为Diffusion Loss。
  

更好的AR model

results

• 从第一大行可以看出，Diffusion Loss 似乎对标准自回归的改进不是很明显，且这一套方法的生成能力并不出色。只有把自回归模型逐渐改进后，Diffusion Loss 的效果才能逐渐体现出来。在后几行掩码自回归模型中，Diffusion Loss 的作用还是很大的。
• 而对比前三大行，我们可以发现自回归模型的架构极大地提升了生成效果，且似乎将 Transformer 由 causal 改成 bidirect 的提升更加显著。
• 第四大行相比第三大行，提升了每次预测的词元数，主要是为了加速。这两行的对比结果表明，做了这个加速操作后，模型生成能力并没有下降多少。后续实验都是基于第四行的配置。