最近，DeepMind发布了VQ-VAE-2算法。 也就是说，是上一个VQ-VAE算法的第二代。 从感知效果来看，该算法比生成对抗神经网络(GAN )更现实，被称为AI换脸界的大杀器。 如果你不相信读者，你可能无法想象以下所有的脸部图像都是由AI自动生成的。
但这样重要的论文，还看不到专业性很强的解读，笔者将VQ-VAE-2算法分为VQ、VAE、VQVAE2三个部分介绍原理，抛砖引玉。
VQ VQ是vector quantisationk (一般翻译为向量量化)的缩写，他的主要思想是用k均值算法进行聚类，将近点都近似为点聚类的重心，从而在不丢失太多信息的情况下进行输入
k均值聚类算法：以前在博客《终于把软微BING搜索-SPTAG算法的原理搞清了》https://blog.csdn.net/beyond ma/article/details/90578111中也介绍了k均值算法。 算法首先随机抽取K个点做为初始聚集的簇心，分别计算每个样本点到 K个簇核心的余弦距离，找到距离最近的核心点