{"id":479505,"date":"2023-08-09T10:41:18","date_gmt":"2023-08-09T10:41:18","guid":{"rendered":""},"modified":"2023-09-05T11:18:58","modified_gmt":"2023-09-05T11:18:58","slug":"vector-quantized-generative-adversarial-network-vqgan","status":"publish","type":"wiki","link":"https:\/\/oneproxy.pro\/th\/wiki\/vector-quantized-generative-adversarial-network-vqgan\/","title":{"rendered":"\u0e40\u0e04\u0e23\u0e37\u0e2d\u0e02\u0e48\u0e32\u0e22\u0e1b\u0e0f\u0e34\u0e1b\u0e31\u0e01\u0e29\u0e4c\u0e40\u0e0a\u0e34\u0e07\u0e1b\u0e23\u0e34\u0e21\u0e32\u0e13\u0e40\u0e27\u0e01\u0e40\u0e15\u0e2d\u0e23\u0e4c (VQGAN)"},"content":{"rendered":"<p>Vector Quantized Generative Adversarial Network (VQGAN) \u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19\u0e23\u0e39\u0e49\u0e40\u0e0a\u0e34\u0e07\u0e25\u0e36\u0e01\u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e19\u0e27\u0e31\u0e15\u0e01\u0e23\u0e23\u0e21\u0e41\u0e25\u0e30\u0e17\u0e23\u0e07\u0e1e\u0e25\u0e31\u0e07 \u0e0b\u0e36\u0e48\u0e07\u0e23\u0e27\u0e21\u0e2d\u0e07\u0e04\u0e4c\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e01\u0e2d\u0e1a\u0e08\u0e32\u0e01\u0e40\u0e17\u0e04\u0e19\u0e34\u0e04\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19\u0e23\u0e39\u0e49\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e40\u0e04\u0e23\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e07\u0e22\u0e2d\u0e14\u0e19\u0e34\u0e22\u0e21\u0e2a\u0e2d\u0e07\u0e41\u0e1a\u0e1a: Generative Adversarial Networks (GANs) \u0e41\u0e25\u0e30 Vector Quantization (VQ) VQGAN \u0e44\u0e14\u0e49\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e2a\u0e19\u0e43\u0e08\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e21\u0e32\u0e01\u0e43\u0e19\u0e0a\u0e38\u0e21\u0e0a\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e27\u0e34\u0e08\u0e31\u0e22\u0e1b\u0e31\u0e0d\u0e0d\u0e32\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e14\u0e34\u0e29\u0e10\u0e4c \u0e40\u0e19\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e07\u0e08\u0e32\u0e01\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e43\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e04\u0e38\u0e13\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e2a\u0e39\u0e07\u0e41\u0e25\u0e30\u0e2a\u0e2d\u0e14\u0e04\u0e25\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e31\u0e19 \u0e17\u0e33\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e01\u0e25\u0e32\u0e22\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e40\u0e04\u0e23\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e07\u0e21\u0e37\u0e2d\u0e17\u0e35\u0e48\u0e19\u0e48\u0e32\u0e2b\u0e27\u0e31\u0e07\u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e01\u0e32\u0e23\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e07\u0e32\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2b\u0e25\u0e32\u0e01\u0e2b\u0e25\u0e32\u0e22 \u0e23\u0e27\u0e21\u0e16\u0e36\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2a\u0e31\u0e07\u0e40\u0e04\u0e23\u0e32\u0e30\u0e2b\u0e4c\u0e20\u0e32\u0e1e \u0e01\u0e32\u0e23\u0e16\u0e48\u0e32\u0e22\u0e42\u0e2d\u0e19\u0e2a\u0e44\u0e15\u0e25\u0e4c \u0e41\u0e25\u0e30\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e40\u0e19\u0e37\u0e49\u0e2d\u0e2b\u0e32\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e2a\u0e23\u0e23\u0e04\u0e4c<\/p>\n<h2>\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e27\u0e31\u0e15\u0e34\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e21\u0e32\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e15\u0e49\u0e19\u0e01\u0e33\u0e40\u0e19\u0e34\u0e14\u0e02\u0e2d\u0e07 Vector Quantized Generative Adversarial Network (VQGAN) \u0e41\u0e25\u0e30\u0e01\u0e32\u0e23\u0e01\u0e25\u0e48\u0e32\u0e27\u0e16\u0e36\u0e07\u0e04\u0e23\u0e31\u0e49\u0e07\u0e41\u0e23\u0e01<\/h2>\n<p>\u0e41\u0e19\u0e27\u0e04\u0e34\u0e14\u0e02\u0e2d\u0e07 GAN \u0e44\u0e14\u0e49\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e01\u0e32\u0e23\u0e41\u0e19\u0e30\u0e19\u0e33\u0e04\u0e23\u0e31\u0e49\u0e07\u0e41\u0e23\u0e01\u0e42\u0e14\u0e22 Ian Goodfellow \u0e41\u0e25\u0e30\u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e19\u0e23\u0e48\u0e27\u0e21\u0e07\u0e32\u0e19\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e40\u0e02\u0e32\u0e43\u0e19\u0e1b\u0e35 2014 GAN \u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e08\u0e33\u0e25\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e01\u0e33\u0e40\u0e19\u0e34\u0e14\u0e17\u0e35\u0e48\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e01\u0e2d\u0e1a\u0e14\u0e49\u0e27\u0e22\u0e40\u0e04\u0e23\u0e37\u0e2d\u0e02\u0e48\u0e32\u0e22\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e2a\u0e32\u0e17\u0e2a\u0e2d\u0e07\u0e40\u0e04\u0e23\u0e37\u0e2d\u0e02\u0e48\u0e32\u0e22 \u0e15\u0e31\u0e27\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e41\u0e25\u0e30\u0e15\u0e31\u0e27\u0e41\u0e1a\u0e48\u0e07\u0e41\u0e22\u0e01 \u0e0b\u0e36\u0e48\u0e07\u0e40\u0e25\u0e48\u0e19\u0e40\u0e01\u0e21\u0e21\u0e34\u0e19\u0e34\u0e41\u0e21\u0e01\u0e0b\u0e4c\u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e2a\u0e31\u0e07\u0e40\u0e04\u0e23\u0e32\u0e30\u0e2b\u0e4c\u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e2b\u0e21\u0e37\u0e2d\u0e19\u0e08\u0e23\u0e34\u0e07 \u0e41\u0e21\u0e49\u0e27\u0e48\u0e32 GAN \u0e08\u0e30\u0e41\u0e2a\u0e14\u0e07\u0e1c\u0e25\u0e25\u0e31\u0e1e\u0e18\u0e4c\u0e17\u0e35\u0e48\u0e19\u0e48\u0e32\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e17\u0e31\u0e1a\u0e43\u0e08\u0e43\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e20\u0e32\u0e1e \u0e41\u0e15\u0e48\u0e01\u0e47\u0e2d\u0e32\u0e08\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e2a\u0e1a\u0e1b\u0e31\u0e0d\u0e2b\u0e32\u0e15\u0e48\u0e32\u0e07\u0e46 \u0e40\u0e0a\u0e48\u0e19 \u0e42\u0e2b\u0e21\u0e14\u0e25\u0e48\u0e21\u0e2a\u0e25\u0e32\u0e22\u0e41\u0e25\u0e30\u0e02\u0e32\u0e14\u0e01\u0e32\u0e23\u0e04\u0e27\u0e1a\u0e04\u0e38\u0e21\u0e40\u0e2d\u0e32\u0e15\u0e4c\u0e1e\u0e38\u0e15\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e02\u0e36\u0e49\u0e19<\/p>\n<p>\u0e43\u0e19\u0e1b\u0e35 2020 \u0e19\u0e31\u0e01\u0e27\u0e34\u0e08\u0e31\u0e22\u0e08\u0e32\u0e01 DeepMind \u0e44\u0e14\u0e49\u0e40\u0e1b\u0e34\u0e14\u0e15\u0e31\u0e27\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25 Vector Quantized Variational AutoEncoder (VQ-VAE) VQ-VAE \u0e04\u0e37\u0e2d\u0e23\u0e39\u0e1b\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e2b\u0e19\u0e36\u0e48\u0e07\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25 Variational AutoEncoder (VAE) \u0e17\u0e35\u0e48\u0e23\u0e27\u0e21\u0e40\u0e2d\u0e32\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2b\u0e32\u0e1b\u0e23\u0e34\u0e21\u0e32\u0e13\u0e40\u0e27\u0e01\u0e40\u0e15\u0e2d\u0e23\u0e4c\u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e41\u0e2a\u0e14\u0e07\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e2d\u0e34\u0e19\u0e1e\u0e38\u0e15\u0e17\u0e35\u0e48\u0e41\u0e22\u0e01\u0e01\u0e31\u0e19\u0e41\u0e25\u0e30\u0e01\u0e30\u0e17\u0e31\u0e14\u0e23\u0e31\u0e14 \u0e19\u0e35\u0e48\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e01\u0e49\u0e32\u0e27\u0e2a\u0e33\u0e04\u0e31\u0e0d\u0e43\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1e\u0e31\u0e12\u0e19\u0e32 VQGAN<\/p>\n<p>\u0e15\u0e48\u0e2d\u0e21\u0e32\u0e43\u0e19\u0e1b\u0e35\u0e40\u0e14\u0e35\u0e22\u0e27\u0e01\u0e31\u0e19 \u0e01\u0e25\u0e38\u0e48\u0e21\u0e19\u0e31\u0e01\u0e27\u0e34\u0e08\u0e31\u0e22\u0e17\u0e35\u0e48\u0e19\u0e33\u0e42\u0e14\u0e22 Ali Razavi \u0e44\u0e14\u0e49\u0e41\u0e19\u0e30\u0e19\u0e33 VQGAN \u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25\u0e19\u0e35\u0e49\u0e23\u0e27\u0e21\u0e1e\u0e25\u0e31\u0e07\u0e02\u0e2d\u0e07 GAN \u0e41\u0e25\u0e30\u0e40\u0e17\u0e04\u0e19\u0e34\u0e04\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2b\u0e32\u0e1b\u0e23\u0e34\u0e21\u0e32\u0e13\u0e40\u0e27\u0e01\u0e40\u0e15\u0e2d\u0e23\u0e4c\u0e08\u0e32\u0e01 VQ-VAE \u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e17\u0e35\u0e48\u0e21\u0e35\u0e04\u0e38\u0e13\u0e20\u0e32\u0e1e \u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e40\u0e2a\u0e16\u0e35\u0e22\u0e23 \u0e41\u0e25\u0e30\u0e01\u0e32\u0e23\u0e04\u0e27\u0e1a\u0e04\u0e38\u0e21\u0e17\u0e35\u0e48\u0e14\u0e35\u0e02\u0e36\u0e49\u0e19 VQGAN \u0e01\u0e25\u0e32\u0e22\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e01\u0e49\u0e32\u0e27\u0e2b\u0e19\u0e49\u0e32\u0e04\u0e23\u0e31\u0e49\u0e07\u0e22\u0e34\u0e48\u0e07\u0e43\u0e2b\u0e0d\u0e48\u0e43\u0e19\u0e14\u0e49\u0e32\u0e19\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25\u0e40\u0e0a\u0e34\u0e07\u0e01\u0e33\u0e40\u0e19\u0e34\u0e14<\/p>\n<h2>\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e42\u0e14\u0e22\u0e25\u0e30\u0e40\u0e2d\u0e35\u0e22\u0e14\u0e40\u0e01\u0e35\u0e48\u0e22\u0e27\u0e01\u0e31\u0e1a Vector Quantized Generative Adversarial Network (VQGAN) \u0e02\u0e22\u0e32\u0e22\u0e2b\u0e31\u0e27\u0e02\u0e49\u0e2d Vector Quantized Generative Adversarial Network (VQGAN)<\/h2>\n<h3>\u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e01\u0e32\u0e23\u0e17\u0e33\u0e07\u0e32\u0e19\u0e02\u0e2d\u0e07 Vector Quantized Generative Adversarial Network (VQGAN)<\/h3>\n<p>VQGAN \u0e1b\u0e23\u0e30\u0e01\u0e2d\u0e1a\u0e14\u0e49\u0e27\u0e22\u0e15\u0e31\u0e27\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e41\u0e25\u0e30\u0e15\u0e31\u0e27\u0e41\u0e1a\u0e48\u0e07\u0e41\u0e22\u0e01 \u0e40\u0e0a\u0e48\u0e19\u0e40\u0e14\u0e35\u0e22\u0e27\u0e01\u0e31\u0e1a GAN \u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e14\u0e31\u0e49\u0e07\u0e40\u0e14\u0e34\u0e21 \u0e40\u0e04\u0e23\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e33\u0e40\u0e19\u0e34\u0e14\u0e44\u0e1f\u0e1f\u0e49\u0e32\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e2a\u0e31\u0e0d\u0e0d\u0e32\u0e13\u0e23\u0e1a\u0e01\u0e27\u0e19\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e2a\u0e38\u0e48\u0e21\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e2d\u0e34\u0e19\u0e1e\u0e38\u0e15\u0e41\u0e25\u0e30\u0e1e\u0e22\u0e32\u0e22\u0e32\u0e21\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2a\u0e21\u0e08\u0e23\u0e34\u0e07 \u0e43\u0e19\u0e02\u0e13\u0e30\u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e04\u0e23\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e07\u0e41\u0e22\u0e01\u0e41\u0e22\u0e30\u0e21\u0e35\u0e08\u0e38\u0e14\u0e21\u0e38\u0e48\u0e07\u0e2b\u0e21\u0e32\u0e22\u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e41\u0e22\u0e01\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e41\u0e15\u0e01\u0e15\u0e48\u0e32\u0e07\u0e23\u0e30\u0e2b\u0e27\u0e48\u0e32\u0e07\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e08\u0e23\u0e34\u0e07\u0e41\u0e25\u0e30\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e02\u0e36\u0e49\u0e19<\/p>\n<p>\u0e19\u0e27\u0e31\u0e15\u0e01\u0e23\u0e23\u0e21\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2a\u0e33\u0e04\u0e31\u0e0d\u0e43\u0e19 VQGAN \u0e2d\u0e22\u0e39\u0e48\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2a\u0e16\u0e32\u0e1b\u0e31\u0e15\u0e22\u0e01\u0e23\u0e23\u0e21\u0e15\u0e31\u0e27\u0e40\u0e02\u0e49\u0e32\u0e23\u0e2b\u0e31\u0e2a \u0e41\u0e17\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48\u0e08\u0e30\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e01\u0e32\u0e23\u0e41\u0e2a\u0e14\u0e07\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e15\u0e48\u0e2d\u0e40\u0e19\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e07 \u0e15\u0e31\u0e27\u0e40\u0e02\u0e49\u0e32\u0e23\u0e2b\u0e31\u0e2a\u0e08\u0e30\u0e41\u0e21\u0e1b\u0e23\u0e39\u0e1b\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e2d\u0e34\u0e19\u0e1e\u0e38\u0e15\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e42\u0e04\u0e49\u0e14\u0e41\u0e1d\u0e07\u0e17\u0e35\u0e48\u0e41\u0e22\u0e01\u0e08\u0e32\u0e01\u0e01\u0e31\u0e19 \u0e0b\u0e36\u0e48\u0e07\u0e41\u0e2a\u0e14\u0e07\u0e16\u0e36\u0e07\u0e2d\u0e07\u0e04\u0e4c\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e01\u0e2d\u0e1a\u0e15\u0e48\u0e32\u0e07\u0e46 \u0e02\u0e2d\u0e07\u0e23\u0e39\u0e1b\u0e20\u0e32\u0e1e \u0e08\u0e32\u0e01\u0e19\u0e31\u0e49\u0e19\u0e23\u0e2b\u0e31\u0e2a\u0e41\u0e22\u0e01\u0e40\u0e2b\u0e25\u0e48\u0e32\u0e19\u0e35\u0e49\u0e08\u0e30\u0e16\u0e39\u0e01\u0e2a\u0e48\u0e07\u0e1c\u0e48\u0e32\u0e19\u0e2a\u0e21\u0e38\u0e14\u0e23\u0e2b\u0e31\u0e2a\u0e17\u0e35\u0e48\u0e21\u0e35\u0e0a\u0e38\u0e14\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1d\u0e31\u0e07\u0e2b\u0e23\u0e37\u0e2d\u0e40\u0e27\u0e01\u0e40\u0e15\u0e2d\u0e23\u0e4c\u0e17\u0e35\u0e48\u0e01\u0e33\u0e2b\u0e19\u0e14\u0e44\u0e27\u0e49\u0e25\u0e48\u0e27\u0e07\u0e2b\u0e19\u0e49\u0e32 \u0e01\u0e32\u0e23\u0e1d\u0e31\u0e07\u0e17\u0e35\u0e48\u0e43\u0e01\u0e25\u0e49\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2a\u0e38\u0e14\u0e43\u0e19\u0e2a\u0e21\u0e38\u0e14\u0e42\u0e04\u0e49\u0e14\u0e08\u0e30\u0e41\u0e17\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48\u0e42\u0e04\u0e49\u0e14\u0e15\u0e49\u0e19\u0e09\u0e1a\u0e31\u0e1a \u0e0b\u0e36\u0e48\u0e07\u0e19\u0e33\u0e44\u0e1b\u0e2a\u0e39\u0e48\u0e01\u0e32\u0e23\u0e41\u0e2a\u0e14\u0e07\u0e40\u0e0a\u0e34\u0e07\u0e1b\u0e23\u0e34\u0e21\u0e32\u0e13 \u0e01\u0e23\u0e30\u0e1a\u0e27\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e19\u0e35\u0e49\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e01\u0e27\u0e48\u0e32\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2b\u0e32\u0e1b\u0e23\u0e34\u0e21\u0e32\u0e13\u0e40\u0e27\u0e01\u0e40\u0e15\u0e2d\u0e23\u0e4c<\/p>\n<p>\u0e43\u0e19\u0e23\u0e30\u0e2b\u0e27\u0e48\u0e32\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1d\u0e36\u0e01\u0e2d\u0e1a\u0e23\u0e21 \u0e15\u0e31\u0e27\u0e40\u0e02\u0e49\u0e32\u0e23\u0e2b\u0e31\u0e2a \u0e40\u0e04\u0e23\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e33\u0e40\u0e19\u0e34\u0e14 \u0e41\u0e25\u0e30\u0e1c\u0e39\u0e49\u0e41\u0e22\u0e01\u0e41\u0e22\u0e30\u0e08\u0e30\u0e17\u0e33\u0e07\u0e32\u0e19\u0e23\u0e48\u0e27\u0e21\u0e01\u0e31\u0e19\u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e25\u0e14\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2a\u0e39\u0e0d\u0e40\u0e2a\u0e35\u0e22\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e43\u0e2b\u0e21\u0e48\u0e41\u0e25\u0e30\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2a\u0e39\u0e0d\u0e40\u0e2a\u0e35\u0e22\u0e1d\u0e48\u0e32\u0e22\u0e15\u0e23\u0e07\u0e02\u0e49\u0e32\u0e21 \u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e21\u0e31\u0e48\u0e19\u0e43\u0e08\u0e27\u0e48\u0e32\u0e08\u0e30\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e04\u0e38\u0e13\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e2a\u0e39\u0e07\u0e17\u0e35\u0e48\u0e04\u0e25\u0e49\u0e32\u0e22\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1d\u0e36\u0e01\u0e2d\u0e1a\u0e23\u0e21 \u0e01\u0e32\u0e23\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e42\u0e04\u0e49\u0e14\u0e41\u0e1d\u0e07\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e41\u0e22\u0e01\u0e02\u0e2d\u0e07 VQGAN \u0e0a\u0e48\u0e27\u0e22\u0e40\u0e1e\u0e34\u0e48\u0e21\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e43\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e08\u0e31\u0e1a\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e42\u0e04\u0e23\u0e07\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e17\u0e35\u0e48\u0e21\u0e35\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e2b\u0e21\u0e32\u0e22 \u0e41\u0e25\u0e30\u0e0a\u0e48\u0e27\u0e22\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e17\u0e35\u0e48\u0e04\u0e27\u0e1a\u0e04\u0e38\u0e21\u0e44\u0e14\u0e49\u0e21\u0e32\u0e01\u0e02\u0e36\u0e49\u0e19<\/p>\n<h3>\u0e04\u0e38\u0e13\u0e2a\u0e21\u0e1a\u0e31\u0e15\u0e34\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2a\u0e33\u0e04\u0e31\u0e0d\u0e02\u0e2d\u0e07 Vector Quantized Generative Adversarial Network (VQGAN)<\/h3>\n<ol>\n<li>\n<p><strong>\u0e23\u0e2b\u0e31\u0e2a\u0e41\u0e1d\u0e07\u0e17\u0e35\u0e48\u0e44\u0e21\u0e48\u0e15\u0e48\u0e2d\u0e40\u0e19\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e07<\/strong>: VQGAN \u0e43\u0e0a\u0e49\u0e42\u0e04\u0e49\u0e14\u0e41\u0e1d\u0e07\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e41\u0e22\u0e01 \u0e17\u0e33\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e40\u0e2d\u0e32\u0e15\u0e4c\u0e1e\u0e38\u0e15\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2b\u0e25\u0e32\u0e01\u0e2b\u0e25\u0e32\u0e22\u0e41\u0e25\u0e30\u0e04\u0e27\u0e1a\u0e04\u0e38\u0e21\u0e44\u0e14\u0e49<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>\u0e42\u0e04\u0e23\u0e07\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e25\u0e33\u0e14\u0e31\u0e1a\u0e0a\u0e31\u0e49\u0e19<\/strong>: \u0e2b\u0e19\u0e31\u0e07\u0e2a\u0e37\u0e2d\u0e42\u0e04\u0e49\u0e14\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25\u0e41\u0e19\u0e30\u0e19\u0e33\u0e42\u0e04\u0e23\u0e07\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e25\u0e33\u0e14\u0e31\u0e1a\u0e0a\u0e31\u0e49\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48\u0e1b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e1b\u0e23\u0e38\u0e07\u0e01\u0e23\u0e30\u0e1a\u0e27\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19\u0e23\u0e39\u0e49\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e15\u0e31\u0e27\u0e41\u0e17\u0e19<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e21\u0e31\u0e48\u0e19\u0e04\u0e07<\/strong>: VQGAN \u0e08\u0e31\u0e14\u0e01\u0e32\u0e23\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e1b\u0e31\u0e0d\u0e2b\u0e32\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e44\u0e21\u0e48\u0e40\u0e2a\u0e16\u0e35\u0e22\u0e23\u0e1a\u0e32\u0e07\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e01\u0e32\u0e23\u0e17\u0e35\u0e48\u0e1e\u0e1a\u0e43\u0e19 GAN \u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e14\u0e31\u0e49\u0e07\u0e40\u0e14\u0e34\u0e21 \u0e0b\u0e36\u0e48\u0e07\u0e19\u0e33\u0e44\u0e1b\u0e2a\u0e39\u0e48\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1d\u0e36\u0e01\u0e2d\u0e1a\u0e23\u0e21\u0e17\u0e35\u0e48\u0e23\u0e32\u0e1a\u0e23\u0e37\u0e48\u0e19\u0e41\u0e25\u0e30\u0e2a\u0e21\u0e48\u0e33\u0e40\u0e2a\u0e21\u0e2d\u0e22\u0e34\u0e48\u0e07\u0e02\u0e36\u0e49\u0e19<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e04\u0e38\u0e13\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e2a\u0e39\u0e07<\/strong>: VQGAN \u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e17\u0e35\u0e48\u0e21\u0e35\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e25\u0e30\u0e40\u0e2d\u0e35\u0e22\u0e14\u0e2a\u0e39\u0e07 \u0e14\u0e36\u0e07\u0e14\u0e39\u0e14\u0e2a\u0e32\u0e22\u0e15\u0e32 \u0e1e\u0e23\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e23\u0e32\u0e22\u0e25\u0e30\u0e40\u0e2d\u0e35\u0e22\u0e14\u0e41\u0e25\u0e30\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e0a\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e21\u0e42\u0e22\u0e07\u0e2d\u0e31\u0e19\u0e19\u0e48\u0e32\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e17\u0e31\u0e1a\u0e43\u0e08<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n<h2>\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e40\u0e20\u0e17\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e40\u0e04\u0e23\u0e37\u0e2d\u0e02\u0e48\u0e32\u0e22\u0e1b\u0e0f\u0e34\u0e1b\u0e31\u0e01\u0e29\u0e4c\u0e40\u0e0a\u0e34\u0e07\u0e1b\u0e23\u0e34\u0e21\u0e32\u0e13\u0e40\u0e27\u0e01\u0e40\u0e15\u0e2d\u0e23\u0e4c (VQGAN)<\/h2>\n<p>VQGAN \u0e21\u0e35\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1e\u0e31\u0e12\u0e19\u0e32\u0e21\u0e32\u0e15\u0e31\u0e49\u0e07\u0e41\u0e15\u0e48\u0e40\u0e23\u0e34\u0e48\u0e21\u0e01\u0e48\u0e2d\u0e15\u0e31\u0e49\u0e07 \u0e41\u0e25\u0e30\u0e21\u0e35\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e2a\u0e19\u0e2d\u0e23\u0e39\u0e1b\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e41\u0e25\u0e30\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e1b\u0e23\u0e38\u0e07\u0e2b\u0e25\u0e32\u0e22\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e01\u0e32\u0e23 VQGAN \u0e1b\u0e23\u0e30\u0e40\u0e20\u0e17\u0e17\u0e35\u0e48\u0e42\u0e14\u0e14\u0e40\u0e14\u0e48\u0e19\u0e1a\u0e32\u0e07\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e40\u0e20\u0e17 \u0e44\u0e14\u0e49\u0e41\u0e01\u0e48:<\/p>\n<table>\n<thead>\n<tr>\n<th>\u0e1e\u0e34\u0e21\u0e1e\u0e4c<\/th>\n<th>\u0e04\u0e33\u0e2d\u0e18\u0e34\u0e1a\u0e32\u0e22<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n<tbody>\n<tr>\n<td>VQ-VAE-2<\/td>\n<td>\u0e2a\u0e48\u0e27\u0e19\u0e02\u0e22\u0e32\u0e22\u0e02\u0e2d\u0e07 VQ-VAE \u0e1e\u0e23\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2b\u0e32\u0e1b\u0e23\u0e34\u0e21\u0e32\u0e13\u0e40\u0e27\u0e01\u0e40\u0e15\u0e2d\u0e23\u0e4c\u0e17\u0e35\u0e48\u0e1b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e1b\u0e23\u0e38\u0e07\u0e41\u0e25\u0e49\u0e27<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>VQGAN+\u0e04\u0e25\u0e34\u0e1b<\/td>\n<td>\u0e01\u0e32\u0e23\u0e23\u0e27\u0e21 VQGAN \u0e40\u0e02\u0e49\u0e32\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25 CLIP \u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e01\u0e32\u0e23\u0e04\u0e27\u0e1a\u0e04\u0e38\u0e21\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e17\u0e35\u0e48\u0e14\u0e35\u0e22\u0e34\u0e48\u0e07\u0e02\u0e36\u0e49\u0e19<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e08\u0e33\u0e25\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e41\u0e1e\u0e23\u0e48\u0e01\u0e23\u0e30\u0e08\u0e32\u0e22<\/td>\n<td>\u0e1a\u0e39\u0e23\u0e13\u0e32\u0e01\u0e32\u0e23\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e08\u0e33\u0e25\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e41\u0e1e\u0e23\u0e48\u0e01\u0e23\u0e30\u0e08\u0e32\u0e22\u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2a\u0e31\u0e07\u0e40\u0e04\u0e23\u0e32\u0e30\u0e2b\u0e4c\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e04\u0e38\u0e13\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e2a\u0e39\u0e07<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<h2>\u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e43\u0e0a\u0e49 Vector Quantized Generative Adversarial Network (VQGAN) \u0e1b\u0e31\u0e0d\u0e2b\u0e32 \u0e41\u0e25\u0e30\u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e41\u0e01\u0e49\u0e1b\u0e31\u0e0d\u0e2b\u0e32\u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e01\u0e35\u0e48\u0e22\u0e27\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e01\u0e32\u0e23\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e07\u0e32\u0e19<\/h2>\n<h3>\u0e01\u0e32\u0e23\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e40\u0e04\u0e23\u0e37\u0e2d\u0e02\u0e48\u0e32\u0e22\u0e1d\u0e48\u0e32\u0e22\u0e15\u0e23\u0e07\u0e02\u0e49\u0e32\u0e21\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e40\u0e0a\u0e34\u0e07\u0e1b\u0e23\u0e34\u0e21\u0e32\u0e13\u0e40\u0e27\u0e01\u0e40\u0e15\u0e2d\u0e23\u0e4c (VQGAN)<\/h3>\n<ol>\n<li>\n<p><strong>\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2a\u0e31\u0e07\u0e40\u0e04\u0e23\u0e32\u0e30\u0e2b\u0e4c\u0e20\u0e32\u0e1e<\/strong>: VQGAN \u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2a\u0e21\u0e08\u0e23\u0e34\u0e07\u0e41\u0e25\u0e30\u0e2b\u0e25\u0e32\u0e01\u0e2b\u0e25\u0e32\u0e22 \u0e17\u0e33\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e21\u0e35\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e42\u0e22\u0e0a\u0e19\u0e4c\u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e40\u0e19\u0e37\u0e49\u0e2d\u0e2b\u0e32 \u0e28\u0e34\u0e25\u0e1b\u0e30 \u0e41\u0e25\u0e30\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2d\u0e2d\u0e01\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e2a\u0e23\u0e23\u0e04\u0e4c<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>\u0e01\u0e32\u0e23\u0e16\u0e48\u0e32\u0e22\u0e42\u0e2d\u0e19\u0e2a\u0e44\u0e15\u0e25\u0e4c<\/strong>: \u0e14\u0e49\u0e27\u0e22\u0e01\u0e32\u0e23\u0e08\u0e31\u0e14\u0e01\u0e32\u0e23\u0e42\u0e04\u0e49\u0e14\u0e41\u0e1d\u0e07 VQGAN \u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e17\u0e33\u0e01\u0e32\u0e23\u0e16\u0e48\u0e32\u0e22\u0e42\u0e2d\u0e19\u0e2a\u0e44\u0e15\u0e25\u0e4c \u0e42\u0e14\u0e22\u0e40\u0e1b\u0e25\u0e35\u0e48\u0e22\u0e19\u0e23\u0e39\u0e1b\u0e25\u0e31\u0e01\u0e29\u0e13\u0e4c\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e23\u0e39\u0e1b\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e43\u0e19\u0e02\u0e13\u0e30\u0e17\u0e35\u0e48\u0e22\u0e31\u0e07\u0e04\u0e07\u0e23\u0e31\u0e01\u0e29\u0e32\u0e42\u0e04\u0e23\u0e07\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e44\u0e27\u0e49<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e1e\u0e34\u0e48\u0e21\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25<\/strong>: VQGAN \u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e40\u0e1e\u0e34\u0e48\u0e21\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1d\u0e36\u0e01\u0e2d\u0e1a\u0e23\u0e21\u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e07\u0e32\u0e19\u0e04\u0e2d\u0e21\u0e1e\u0e34\u0e27\u0e40\u0e15\u0e2d\u0e23\u0e4c\u0e27\u0e34\u0e17\u0e31\u0e28\u0e19\u0e4c\u0e2d\u0e37\u0e48\u0e19\u0e46 \u0e44\u0e14\u0e49 \u0e1b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e1b\u0e23\u0e38\u0e07\u0e25\u0e31\u0e01\u0e29\u0e13\u0e30\u0e17\u0e31\u0e48\u0e27\u0e44\u0e1b\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19\u0e23\u0e39\u0e49\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e40\u0e04\u0e23\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e07<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n<h3>\u0e1b\u0e31\u0e0d\u0e2b\u0e32\u0e41\u0e25\u0e30\u0e41\u0e19\u0e27\u0e17\u0e32\u0e07\u0e41\u0e01\u0e49\u0e44\u0e02<\/h3>\n<ol>\n<li>\n<p><strong>\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e44\u0e21\u0e48\u0e41\u0e19\u0e48\u0e19\u0e2d\u0e19\u0e43\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1d\u0e36\u0e01\u0e2d\u0e1a\u0e23\u0e21<\/strong>: \u0e40\u0e0a\u0e48\u0e19\u0e40\u0e14\u0e35\u0e22\u0e27\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19\u0e23\u0e39\u0e49\u0e40\u0e0a\u0e34\u0e07\u0e25\u0e36\u0e01\u0e2d\u0e37\u0e48\u0e19\u0e46 VQGAN \u0e2d\u0e32\u0e08\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e2a\u0e1a\u0e1b\u0e31\u0e0d\u0e2b\u0e32\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e44\u0e21\u0e48\u0e40\u0e2a\u0e16\u0e35\u0e22\u0e23\u0e43\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1d\u0e36\u0e01 \u0e2a\u0e48\u0e07\u0e1c\u0e25\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e42\u0e2b\u0e21\u0e14\u0e25\u0e48\u0e21\u0e2a\u0e25\u0e32\u0e22\u0e2b\u0e23\u0e37\u0e2d\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1a\u0e23\u0e23\u0e08\u0e1a\u0e01\u0e31\u0e19\u0e44\u0e21\u0e48\u0e14\u0e35 \u0e19\u0e31\u0e01\u0e27\u0e34\u0e08\u0e31\u0e22\u0e44\u0e14\u0e49\u0e41\u0e01\u0e49\u0e44\u0e02\u0e1b\u0e31\u0e0d\u0e2b\u0e32\u0e19\u0e35\u0e49\u0e14\u0e49\u0e27\u0e22\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e44\u0e2e\u0e40\u0e1b\u0e2d\u0e23\u0e4c\u0e1e\u0e32\u0e23\u0e32\u0e21\u0e34\u0e40\u0e15\u0e2d\u0e23\u0e4c \u0e42\u0e14\u0e22\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e40\u0e17\u0e04\u0e19\u0e34\u0e04\u0e01\u0e32\u0e23\u0e17\u0e33\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e21\u0e32\u0e15\u0e23\u0e10\u0e32\u0e19 \u0e41\u0e25\u0e30\u0e41\u0e19\u0e30\u0e19\u0e33\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e1b\u0e23\u0e38\u0e07\u0e2a\u0e16\u0e32\u0e1b\u0e31\u0e15\u0e22\u0e01\u0e23\u0e23\u0e21<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>\u0e02\u0e19\u0e32\u0e14\u0e2a\u0e21\u0e38\u0e14\u0e42\u0e04\u0e49\u0e14<\/strong>: \u0e02\u0e19\u0e32\u0e14\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e2a\u0e21\u0e38\u0e14\u0e42\u0e04\u0e49\u0e14\u0e2d\u0e32\u0e08\u0e2a\u0e48\u0e07\u0e1c\u0e25\u0e01\u0e23\u0e30\u0e17\u0e1a\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e21\u0e32\u0e01\u0e15\u0e48\u0e2d\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e15\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2b\u0e19\u0e48\u0e27\u0e22\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e08\u0e33\u0e41\u0e25\u0e30\u0e40\u0e27\u0e25\u0e32\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1d\u0e36\u0e01\u0e2d\u0e1a\u0e23\u0e21\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25 \u0e19\u0e31\u0e01\u0e27\u0e34\u0e08\u0e31\u0e22\u0e44\u0e14\u0e49\u0e2a\u0e33\u0e23\u0e27\u0e08\u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e1e\u0e34\u0e48\u0e21\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e2a\u0e34\u0e17\u0e18\u0e34\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e02\u0e19\u0e32\u0e14 codebook \u0e42\u0e14\u0e22\u0e44\u0e21\u0e48\u0e17\u0e33\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e04\u0e38\u0e13\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e25\u0e14\u0e25\u0e07<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e43\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e04\u0e27\u0e1a\u0e04\u0e38\u0e21<\/strong>: \u0e41\u0e21\u0e49\u0e27\u0e48\u0e32 VQGAN \u0e08\u0e30\u0e0a\u0e48\u0e27\u0e22\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e04\u0e27\u0e1a\u0e04\u0e38\u0e21\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e44\u0e14\u0e49\u0e43\u0e19\u0e23\u0e30\u0e14\u0e31\u0e1a\u0e2b\u0e19\u0e36\u0e48\u0e07 \u0e41\u0e15\u0e48\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1a\u0e23\u0e23\u0e25\u0e38\u0e01\u0e32\u0e23\u0e04\u0e27\u0e1a\u0e04\u0e38\u0e21\u0e17\u0e35\u0e48\u0e41\u0e21\u0e48\u0e19\u0e22\u0e33\u0e22\u0e31\u0e07\u0e04\u0e07\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e40\u0e23\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e07\u0e17\u0e35\u0e48\u0e17\u0e49\u0e32\u0e17\u0e32\u0e22 \u0e19\u0e31\u0e01\u0e27\u0e34\u0e08\u0e31\u0e22\u0e01\u0e33\u0e25\u0e31\u0e07\u0e15\u0e23\u0e27\u0e08\u0e2a\u0e2d\u0e1a\u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e1b\u0e23\u0e38\u0e07\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e43\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e04\u0e27\u0e1a\u0e04\u0e38\u0e21\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e08\u0e33\u0e25\u0e2d\u0e07\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e41\u0e02\u0e47\u0e07\u0e02\u0e31\u0e19<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n<h2>\u0e25\u0e31\u0e01\u0e29\u0e13\u0e30\u0e2b\u0e25\u0e31\u0e01\u0e41\u0e25\u0e30\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e1b\u0e23\u0e35\u0e22\u0e1a\u0e40\u0e17\u0e35\u0e22\u0e1a\u0e2d\u0e37\u0e48\u0e19 \u0e46 \u0e17\u0e35\u0e48\u0e21\u0e35\u0e04\u0e33\u0e28\u0e31\u0e1e\u0e17\u0e4c\u0e04\u0e25\u0e49\u0e32\u0e22\u0e01\u0e31\u0e19\u0e43\u0e19\u0e23\u0e39\u0e1b\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e15\u0e32\u0e23\u0e32\u0e07\u0e41\u0e25\u0e30\u0e23\u0e32\u0e22\u0e01\u0e32\u0e23<\/h2>\n<h3>\u0e40\u0e1b\u0e23\u0e35\u0e22\u0e1a\u0e40\u0e17\u0e35\u0e22\u0e1a\u0e01\u0e31\u0e1a GAN \u0e41\u0e25\u0e30 VAE \u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e14\u0e31\u0e49\u0e07\u0e40\u0e14\u0e34\u0e21<\/h3>\n<table>\n<thead>\n<tr>\n<th>\u0e25\u0e31\u0e01\u0e29\u0e13\u0e30\u0e40\u0e09\u0e1e\u0e32\u0e30<\/th>\n<th>\u0e27\u0e35\u0e04\u0e34\u0e27\u0e41\u0e01\u0e19<\/th>\n<th>GAN \u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e14\u0e31\u0e49\u0e07\u0e40\u0e14\u0e34\u0e21<\/th>\n<th>VAE<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n<tbody>\n<tr>\n<td>\u0e01\u0e32\u0e23\u0e41\u0e2a\u0e14\u0e07\u0e1e\u0e37\u0e49\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48\u0e41\u0e1d\u0e07<\/td>\n<td>\u0e23\u0e2b\u0e31\u0e2a\u0e41\u0e22\u0e01<\/td>\n<td>\u0e04\u0e48\u0e32\u0e15\u0e48\u0e2d\u0e40\u0e19\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e07<\/td>\n<td>\u0e04\u0e48\u0e32\u0e15\u0e48\u0e2d\u0e40\u0e19\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e07<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>\u0e04\u0e38\u0e13\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e20\u0e32\u0e1e<\/td>\n<td>\u0e04\u0e38\u0e13\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e2a\u0e39\u0e07<\/td>\n<td>\u0e04\u0e38\u0e13\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2b\u0e25\u0e32\u0e01\u0e2b\u0e25\u0e32\u0e22<\/td>\n<td>\u0e04\u0e38\u0e13\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e1b\u0e32\u0e19\u0e01\u0e25\u0e32\u0e07<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>\u0e42\u0e2b\u0e21\u0e14\u0e22\u0e38\u0e1a<\/td>\n<td>\u0e17\u0e35\u0e48\u0e25\u0e14\u0e25\u0e07<\/td>\n<td>\u0e21\u0e35\u0e41\u0e19\u0e27\u0e42\u0e19\u0e49\u0e21\u0e17\u0e35\u0e48\u0e08\u0e30\u0e22\u0e38\u0e1a<\/td>\n<td>\u0e44\u0e21\u0e48\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e44\u0e14\u0e49<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e43\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e04\u0e27\u0e1a\u0e04\u0e38\u0e21<\/td>\n<td>\u0e01\u0e32\u0e23\u0e04\u0e27\u0e1a\u0e04\u0e38\u0e21\u0e17\u0e35\u0e48\u0e14\u0e35\u0e02\u0e36\u0e49\u0e19<\/td>\n<td>\u0e01\u0e32\u0e23\u0e04\u0e27\u0e1a\u0e04\u0e38\u0e21\u0e17\u0e35\u0e48\u0e08\u0e33\u0e01\u0e31\u0e14<\/td>\n<td>\u0e01\u0e32\u0e23\u0e04\u0e27\u0e1a\u0e04\u0e38\u0e21\u0e17\u0e35\u0e48\u0e14\u0e35<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<h3>\u0e40\u0e1b\u0e23\u0e35\u0e22\u0e1a\u0e40\u0e17\u0e35\u0e22\u0e1a\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25\u0e40\u0e08\u0e19\u0e40\u0e19\u0e2d\u0e40\u0e23\u0e17\u0e35\u0e1f\u0e2d\u0e37\u0e48\u0e19\u0e46<\/h3>\n<table>\n<thead>\n<tr>\n<th>\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07<\/th>\n<th>\u0e25\u0e31\u0e01\u0e29\u0e13\u0e30\u0e40\u0e09\u0e1e\u0e32\u0e30<\/th>\n<th>\u0e01\u0e32\u0e23\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e07\u0e32\u0e19<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n<tbody>\n<tr>\n<td>VQ-VAE<\/td>\n<td>\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2b\u0e32\u0e1b\u0e23\u0e34\u0e21\u0e32\u0e13\u0e40\u0e27\u0e01\u0e40\u0e15\u0e2d\u0e23\u0e4c\u0e43\u0e19\u0e40\u0e1f\u0e23\u0e21\u0e40\u0e27\u0e34\u0e23\u0e4c\u0e01\u0e15\u0e31\u0e27\u0e40\u0e02\u0e49\u0e32\u0e23\u0e2b\u0e31\u0e2a\u0e2d\u0e31\u0e15\u0e42\u0e19\u0e21\u0e31\u0e15\u0e34\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e41\u0e1b\u0e23\u0e1c\u0e31\u0e19<\/td>\n<td>\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1a\u0e35\u0e1a\u0e2d\u0e31\u0e14\u0e20\u0e32\u0e1e \u0e01\u0e32\u0e23\u0e41\u0e2a\u0e14\u0e07\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>\u0e04\u0e25\u0e34\u0e1b<\/td>\n<td>\u0e23\u0e39\u0e1b\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1d\u0e36\u0e01\u0e2d\u0e1a\u0e23\u0e21\u0e01\u0e48\u0e2d\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1d\u0e36\u0e01\u0e2d\u0e1a\u0e23\u0e21\u0e14\u0e49\u0e32\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e21\u0e2d\u0e07\u0e40\u0e2b\u0e47\u0e19\u0e41\u0e25\u0e30\u0e20\u0e32\u0e29\u0e32<\/td>\n<td>\u0e04\u0e33\u0e1a\u0e23\u0e23\u0e22\u0e32\u0e22\u0e20\u0e32\u0e1e, \u0e01\u0e32\u0e23\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e20\u0e32\u0e1e<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e08\u0e33\u0e25\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e41\u0e1e\u0e23\u0e48\u0e01\u0e23\u0e30\u0e08\u0e32\u0e22<\/td>\n<td>\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e08\u0e33\u0e25\u0e2d\u0e07\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e19\u0e48\u0e32\u0e08\u0e30\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2a\u0e31\u0e07\u0e40\u0e04\u0e23\u0e32\u0e30\u0e2b\u0e4c\u0e20\u0e32\u0e1e<\/td>\n<td>\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e04\u0e38\u0e13\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e2a\u0e39\u0e07<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<h2>\u0e21\u0e38\u0e21\u0e21\u0e2d\u0e07\u0e41\u0e25\u0e30\u0e40\u0e17\u0e04\u0e42\u0e19\u0e42\u0e25\u0e22\u0e35\u0e41\u0e2b\u0e48\u0e07\u0e2d\u0e19\u0e32\u0e04\u0e15\u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e01\u0e35\u0e48\u0e22\u0e27\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e31\u0e1a Vector Quantized Generative Adversarial Network (VQGAN)<\/h2>\n<p>VQGAN \u0e44\u0e14\u0e49\u0e41\u0e2a\u0e14\u0e07\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e40\u0e2b\u0e47\u0e19\u0e28\u0e31\u0e01\u0e22\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e17\u0e35\u0e48\u0e42\u0e14\u0e14\u0e40\u0e14\u0e48\u0e19\u0e43\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e07\u0e32\u0e19\u0e40\u0e0a\u0e34\u0e07\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e2a\u0e23\u0e23\u0e04\u0e4c\u0e15\u0e48\u0e32\u0e07\u0e46 \u0e41\u0e25\u0e49\u0e27 \u0e41\u0e25\u0e30\u0e2d\u0e19\u0e32\u0e04\u0e15\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e21\u0e31\u0e19\u0e01\u0e47\u0e14\u0e39\u0e2a\u0e14\u0e43\u0e2a \u0e01\u0e32\u0e23\u0e1e\u0e31\u0e12\u0e19\u0e32\u0e41\u0e25\u0e30\u0e40\u0e17\u0e04\u0e42\u0e19\u0e42\u0e25\u0e22\u0e35\u0e43\u0e19\u0e2d\u0e19\u0e32\u0e04\u0e15\u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e01\u0e35\u0e48\u0e22\u0e27\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e31\u0e1a VQGAN \u0e44\u0e14\u0e49\u0e41\u0e01\u0e48:<\/p>\n<ol>\n<li>\n<p><strong>\u0e1b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e1b\u0e23\u0e38\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e04\u0e27\u0e1a\u0e04\u0e38\u0e21<\/strong>: \u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e01\u0e49\u0e32\u0e27\u0e2b\u0e19\u0e49\u0e32\u0e43\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e27\u0e34\u0e08\u0e31\u0e22\u0e2d\u0e32\u0e08\u0e19\u0e33\u0e44\u0e1b\u0e2a\u0e39\u0e48\u0e01\u0e32\u0e23\u0e04\u0e27\u0e1a\u0e04\u0e38\u0e21\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e02\u0e36\u0e49\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48\u0e41\u0e21\u0e48\u0e19\u0e22\u0e33\u0e41\u0e25\u0e30\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e07\u0e32\u0e19\u0e07\u0e48\u0e32\u0e22\u0e22\u0e34\u0e48\u0e07\u0e02\u0e36\u0e49\u0e19 \u0e0b\u0e36\u0e48\u0e07\u0e40\u0e1b\u0e34\u0e14\u0e42\u0e2d\u0e01\u0e32\u0e2a\u0e43\u0e2b\u0e21\u0e48\u0e43\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e41\u0e2a\u0e14\u0e07\u0e2d\u0e2d\u0e01\u0e17\u0e32\u0e07\u0e28\u0e34\u0e25\u0e1b\u0e30<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e2b\u0e25\u0e32\u0e22\u0e23\u0e39\u0e1b\u0e41\u0e1a\u0e1a<\/strong>: \u0e19\u0e31\u0e01\u0e27\u0e34\u0e08\u0e31\u0e22\u0e01\u0e33\u0e25\u0e31\u0e07\u0e2a\u0e33\u0e23\u0e27\u0e08\u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e17\u0e35\u0e48\u0e08\u0e30\u0e0a\u0e48\u0e27\u0e22\u0e43\u0e2b\u0e49 VQGAN \u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e43\u0e19\u0e23\u0e39\u0e1b\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e2b\u0e23\u0e37\u0e2d\u0e23\u0e39\u0e1b\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2b\u0e25\u0e32\u0e01\u0e2b\u0e25\u0e32\u0e22 \u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e44\u0e14\u0e49\u0e1c\u0e25\u0e25\u0e31\u0e1e\u0e18\u0e4c\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2b\u0e25\u0e32\u0e01\u0e2b\u0e25\u0e32\u0e22\u0e41\u0e25\u0e30\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e2a\u0e23\u0e23\u0e04\u0e4c\u0e21\u0e32\u0e01\u0e22\u0e34\u0e48\u0e07\u0e02\u0e36\u0e49\u0e19<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e25\u0e44\u0e17\u0e21\u0e4c<\/strong>: \u0e40\u0e19\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e07\u0e08\u0e32\u0e01\u0e40\u0e17\u0e04\u0e19\u0e34\u0e04\u0e14\u0e49\u0e32\u0e19\u0e2e\u0e32\u0e23\u0e4c\u0e14\u0e41\u0e27\u0e23\u0e4c\u0e41\u0e25\u0e30\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e1e\u0e34\u0e48\u0e21\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e2a\u0e34\u0e17\u0e18\u0e34\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e01\u0e49\u0e32\u0e27\u0e2b\u0e19\u0e49\u0e32 \u0e01\u0e32\u0e23\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e25\u0e44\u0e17\u0e21\u0e4c\u0e42\u0e14\u0e22\u0e43\u0e0a\u0e49 VQGAN \u0e2d\u0e32\u0e08\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e44\u0e1b\u0e44\u0e14\u0e49\u0e21\u0e32\u0e01\u0e02\u0e36\u0e49\u0e19 \u0e42\u0e14\u0e22\u0e40\u0e1b\u0e34\u0e14\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e07\u0e32\u0e19\u0e41\u0e2d\u0e1b\u0e1e\u0e25\u0e34\u0e40\u0e04\u0e0a\u0e31\u0e19\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e42\u0e15\u0e49\u0e15\u0e2d\u0e1a\u0e44\u0e14\u0e49<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n<h2>\u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e01\u0e32\u0e23\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e2b\u0e23\u0e37\u0e2d\u0e40\u0e0a\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e21\u0e42\u0e22\u0e07\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e1e\u0e23\u0e47\u0e2d\u0e01\u0e0b\u0e35\u0e40\u0e0b\u0e34\u0e23\u0e4c\u0e1f\u0e40\u0e27\u0e2d\u0e23\u0e4c\u0e01\u0e31\u0e1a Vector Quantized Generative Adversarial Network (VQGAN)<\/h2>\n<p>\u0e1e\u0e23\u0e47\u0e2d\u0e01\u0e0b\u0e35\u0e40\u0e0b\u0e34\u0e23\u0e4c\u0e1f\u0e40\u0e27\u0e2d\u0e23\u0e4c\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e21\u0e35\u0e1a\u0e17\u0e1a\u0e32\u0e17\u0e2a\u0e33\u0e04\u0e31\u0e0d\u0e43\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2a\u0e19\u0e31\u0e1a\u0e2a\u0e19\u0e38\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e43\u0e0a\u0e49 VQGAN \u0e42\u0e14\u0e22\u0e40\u0e09\u0e1e\u0e32\u0e30\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e22\u0e34\u0e48\u0e07\u0e43\u0e19\u0e2a\u0e16\u0e32\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e13\u0e4c\u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e01\u0e35\u0e48\u0e22\u0e27\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e21\u0e27\u0e25\u0e1c\u0e25\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e02\u0e19\u0e32\u0e14\u0e43\u0e2b\u0e0d\u0e48\u0e41\u0e25\u0e30\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e20\u0e32\u0e1e \u0e15\u0e48\u0e2d\u0e44\u0e1b\u0e19\u0e35\u0e49\u0e04\u0e37\u0e2d\u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e01\u0e32\u0e23\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e2b\u0e23\u0e37\u0e2d\u0e40\u0e0a\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e21\u0e42\u0e22\u0e07\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e1e\u0e23\u0e47\u0e2d\u0e01\u0e0b\u0e35\u0e40\u0e0b\u0e34\u0e23\u0e4c\u0e1f\u0e40\u0e27\u0e2d\u0e23\u0e4c\u0e01\u0e31\u0e1a VQGAN:<\/p>\n<ol>\n<li>\n<p><strong>\u0e01\u0e32\u0e23\u0e23\u0e27\u0e1a\u0e23\u0e27\u0e21\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e41\u0e25\u0e30\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e21\u0e27\u0e25\u0e1c\u0e25\u0e25\u0e48\u0e27\u0e07\u0e2b\u0e19\u0e49\u0e32<\/strong>: \u0e1e\u0e23\u0e47\u0e2d\u0e01\u0e0b\u0e35\u0e40\u0e0b\u0e34\u0e23\u0e4c\u0e1f\u0e40\u0e27\u0e2d\u0e23\u0e4c\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e0a\u0e48\u0e27\u0e22\u0e23\u0e27\u0e1a\u0e23\u0e27\u0e21\u0e41\u0e25\u0e30\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e21\u0e27\u0e25\u0e1c\u0e25\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e25\u0e48\u0e27\u0e07\u0e2b\u0e19\u0e49\u0e32\u0e08\u0e32\u0e01\u0e41\u0e2b\u0e25\u0e48\u0e07\u0e15\u0e48\u0e32\u0e07\u0e46 \u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e21\u0e31\u0e48\u0e19\u0e43\u0e08\u0e27\u0e48\u0e32\u0e0a\u0e38\u0e14\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2b\u0e25\u0e32\u0e01\u0e2b\u0e25\u0e32\u0e22\u0e41\u0e25\u0e30\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e15\u0e31\u0e27\u0e41\u0e17\u0e19\u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1d\u0e36\u0e01 VQGAN<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e21\u0e27\u0e25\u0e1c\u0e25\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e02\u0e19\u0e32\u0e19<\/strong>: \u0e01\u0e32\u0e23\u0e1d\u0e36\u0e01\u0e2d\u0e1a\u0e23\u0e21 VQGAN \u0e1a\u0e19\u0e0a\u0e38\u0e14\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e02\u0e19\u0e32\u0e14\u0e43\u0e2b\u0e0d\u0e48\u0e2d\u0e32\u0e08\u0e21\u0e35\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e40\u0e02\u0e49\u0e21\u0e02\u0e49\u0e19\u0e43\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e04\u0e33\u0e19\u0e27\u0e13 \u0e1e\u0e23\u0e47\u0e2d\u0e01\u0e0b\u0e35\u0e40\u0e0b\u0e34\u0e23\u0e4c\u0e1f\u0e40\u0e27\u0e2d\u0e23\u0e4c\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e01\u0e23\u0e30\u0e08\u0e32\u0e22\u0e1b\u0e23\u0e34\u0e21\u0e32\u0e13\u0e07\u0e32\u0e19\u0e44\u0e1b\u0e22\u0e31\u0e07\u0e40\u0e04\u0e23\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e07\u0e2b\u0e25\u0e32\u0e22\u0e40\u0e04\u0e23\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e07 \u0e0b\u0e36\u0e48\u0e07\u0e0a\u0e48\u0e27\u0e22\u0e40\u0e23\u0e48\u0e07\u0e01\u0e23\u0e30\u0e1a\u0e27\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1d\u0e36\u0e01\u0e2d\u0e1a\u0e23\u0e21\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e40\u0e23\u0e47\u0e27\u0e02\u0e36\u0e49\u0e19<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>\u0e08\u0e38\u0e14\u0e2a\u0e34\u0e49\u0e19\u0e2a\u0e38\u0e14 API<\/strong>: \u0e1e\u0e23\u0e47\u0e2d\u0e01\u0e0b\u0e35\u0e40\u0e0b\u0e34\u0e23\u0e4c\u0e1f\u0e40\u0e27\u0e2d\u0e23\u0e4c\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e17\u0e33\u0e2b\u0e19\u0e49\u0e32\u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e08\u0e38\u0e14\u0e2a\u0e34\u0e49\u0e19\u0e2a\u0e38\u0e14 API \u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25 VQGAN \u0e17\u0e33\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e1c\u0e39\u0e49\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e42\u0e15\u0e49\u0e15\u0e2d\u0e1a\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25\u0e08\u0e32\u0e01\u0e23\u0e30\u0e22\u0e30\u0e44\u0e01\u0e25\u0e41\u0e25\u0e30\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e2d\u0e34\u0e21\u0e40\u0e21\u0e08\u0e15\u0e32\u0e21\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e15\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n<h2>\u0e25\u0e34\u0e07\u0e01\u0e4c\u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e01\u0e35\u0e48\u0e22\u0e27\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e07<\/h2>\n<p>\u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e40\u0e1e\u0e34\u0e48\u0e21\u0e40\u0e15\u0e34\u0e21\u0e40\u0e01\u0e35\u0e48\u0e22\u0e27\u0e01\u0e31\u0e1a Vector Quantized Generative Adversarial Network (VQGAN) \u0e41\u0e25\u0e30\u0e2b\u0e31\u0e27\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e01\u0e35\u0e48\u0e22\u0e27\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e07 \u0e42\u0e1b\u0e23\u0e14\u0e14\u0e39\u0e41\u0e2b\u0e25\u0e48\u0e07\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e15\u0e48\u0e2d\u0e44\u0e1b\u0e19\u0e35\u0e49:<\/p>\n<ol>\n<li>\n<p><a href=\"https:\/\/deepmind.com\/blog\/article\/introducing-vq-vae-2\" target=\"_new\" rel=\"noopener nofollow\">\u0e1a\u0e25\u0e47\u0e2d\u0e01 DeepMind \u2013 \u0e02\u0e2d\u0e41\u0e19\u0e30\u0e19\u0e33 VQ-VAE-2<\/a><\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><a href=\"https:\/\/arxiv.org\/abs\/2006.10905\" target=\"_new\" rel=\"noopener nofollow\">arXiv \u2013 VQ-VAE-2: \u0e01\u0e32\u0e23\u0e1d\u0e36\u0e01\u0e2d\u0e1a\u0e23\u0e21\u0e15\u0e31\u0e27\u0e41\u0e1b\u0e23\u0e41\u0e1d\u0e07\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e41\u0e22\u0e01\u0e2a\u0e48\u0e27\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48\u0e44\u0e14\u0e49\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e1b\u0e23\u0e38\u0e07\u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a GAN \u0e41\u0e25\u0e30 VAE<\/a><\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><a href=\"https:\/\/github.com\/deepmind\/deepmind-research\/tree\/master\/vq_vae_2\" target=\"_new\" rel=\"noopener nofollow\">GitHub \u2013 \u0e01\u0e32\u0e23\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e07\u0e32\u0e19 VQ-VAE-2<\/a><\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><a href=\"https:\/\/openai.com\/research\/publications\/clip\" target=\"_new\" rel=\"noopener nofollow\">OpenAI \u2013 CLIP: \u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e0a\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e21\u0e15\u0e48\u0e2d\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e41\u0e25\u0e30\u0e23\u0e39\u0e1b\u0e20\u0e32\u0e1e<\/a><\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><a href=\"https:\/\/arxiv.org\/abs\/2103.00020\" target=\"_new\" rel=\"noopener nofollow\">arXiv \u2013 CLIP: \u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e0a\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e21\u0e15\u0e48\u0e2d\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e41\u0e25\u0e30\u0e23\u0e39\u0e1b\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e15\u0e32\u0e21\u0e02\u0e19\u0e32\u0e14<\/a><\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n<p>\u0e14\u0e49\u0e27\u0e22\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2a\u0e33\u0e23\u0e27\u0e08\u0e41\u0e2b\u0e25\u0e48\u0e07\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e40\u0e2b\u0e25\u0e48\u0e32\u0e19\u0e35\u0e49 \u0e04\u0e38\u0e13\u0e08\u0e30\u0e44\u0e14\u0e49\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e40\u0e02\u0e49\u0e32\u0e43\u0e08\u0e17\u0e35\u0e48\u0e25\u0e36\u0e01\u0e0b\u0e36\u0e49\u0e07\u0e22\u0e34\u0e48\u0e07\u0e02\u0e36\u0e49\u0e19\u0e40\u0e01\u0e35\u0e48\u0e22\u0e27\u0e01\u0e31\u0e1a Vector Quantized Generative Adversarial Network (VQGAN) \u0e41\u0e25\u0e30\u0e41\u0e2d\u0e1b\u0e1e\u0e25\u0e34\u0e40\u0e04\u0e0a\u0e31\u0e19\u0e15\u0e48\u0e32\u0e07\u0e46 \u0e43\u0e19\u0e42\u0e25\u0e01\u0e41\u0e2b\u0e48\u0e07\u0e1b\u0e31\u0e0d\u0e0d\u0e32\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e14\u0e34\u0e29\u0e10\u0e4c\u0e41\u0e25\u0e30\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e40\u0e19\u0e37\u0e49\u0e2d\u0e2b\u0e32\u0e40\u0e0a\u0e34\u0e07\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e2a\u0e23\u0e23\u0e04\u0e4c<\/p>","protected":false},"featured_media":470817,"menu_order":0,"template":"","meta":{"_acf_changed":false,"content-type":"","inline_featured_image":false,"footnotes":""},"class_list":["post-479505","wiki","type-wiki","status-publish","has-post-thumbnail","hentry"],"acf":{"faq_title":"Frequently Asked Questions about <mark>Vector Quantized Generative Adversarial Network (VQGAN)<\/mark>","faq_items":[{"question":"What is Vector Quantized Generative Adversarial Network (VQGAN)?","answer":"<p>Vector Quantized Generative Adversarial Network (VQGAN) is an advanced deep learning model that combines Generative Adversarial Networks (GANs) and Vector Quantization (VQ) techniques. It excels in generating high-quality images and offers improved control over the creative content generation process.<\/p>"},{"question":"How does VQGAN work?","answer":"<p>VQGAN consists of a generator and a discriminator, similar to traditional GANs. The key innovation lies in its encoder architecture, which maps input images to discrete latent codes. These codes are then quantized using a predefined set of embeddings in a codebook. The model is trained to minimize reconstruction and adversarial losses, resulting in realistic and visually appealing image synthesis.<\/p>"},{"question":"What are the key features of VQGAN?","answer":"<ul><li>Discrete Latent Codes: VQGAN uses discrete codes, enabling diverse and controlled image outputs.<\/li><li>Stability: VQGAN addresses stability issues common in traditional GANs, leading to smoother training.<\/li><li>High-Quality Image Generation: The model can generate high-resolution, detailed images.<\/li><\/ul>"},{"question":"What types of VQGAN exist?","answer":"<p>Some notable types of VQGAN include VQ-VAE-2, VQGAN+CLIP, and Diffusion Models. VQ-VAE-2 extends VQ-VAE with improved vector quantization, VQGAN+CLIP combines VQGAN with CLIP for better image control, and Diffusion Models integrate probabilistic models for high-quality image synthesis.<\/p>"},{"question":"How can VQGAN be used?","answer":"<p>VQGAN finds applications in various fields, including:<\/p><ul><li>Image Synthesis: Generating realistic and diverse images for creative content and art.<\/li><li>Style Transfer: Altering the appearance of images while preserving their structure.<\/li><li>Data Augmentation: Enhancing training data for better generalization in machine learning models.<\/li><\/ul>"},{"question":"What are the challenges and solutions related to using VQGAN?","answer":"<p>Challenges include training instability, codebook size, and achieving precise control over generated images. Researchers address these issues through hyperparameter adjustments, regularization techniques, and architectural improvements.<\/p>"},{"question":"What are the future perspectives of VQGAN?","answer":"<p>The future holds improved controllability, multi-modal generation, and real-time image synthesis using VQGAN. Advancements in research and hardware optimization will further enhance its capabilities.<\/p>"},{"question":"How are proxy servers associated with VQGAN?","answer":"<p>Proxy servers support VQGAN by assisting in data collection and preprocessing, enabling parallel processing for faster training, and serving as API endpoints for remote model deployment.<\/p>"}]},"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/oneproxy.pro\/th\/wp-json\/wp\/v2\/wiki\/479505","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/oneproxy.pro\/th\/wp-json\/wp\/v2\/wiki"}],"about":[{"href":"https:\/\/oneproxy.pro\/th\/wp-json\/wp\/v2\/types\/wiki"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/oneproxy.pro\/th\/wp-json\/wp\/v2\/wiki\/479505\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/oneproxy.pro\/th\/wp-json\/wp\/v2\/media\/470817"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/oneproxy.pro\/th\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=479505"}],"curies":[{"name":"\u0e2b\u0e19\u0e49\u0e32","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}