vector-quantize-pytorch

这是一个基于PyTorch实现的向量量化（VQ）与标量量化工具库，支持标准VQ、残差VQ（Residual VQ）、共享码本、随机采样等变体。核心特性包括指数滑动平均更新码本、多层残差量化、灵活的码本共享与温度采样机制，兼容VQ-VAE、RQ-VAE、Encodec等主流生成模型架构。适用于需要离散表示学习的场景，如图像/音频生成、自编码器压缩、神经语音合成及高效特征离散化任务。