RQ-KMeans（残差量化K-Means）和 RQ-VAE（残差量化变分自编码器）在原理和应用上有哪些核心区别？
考察说明
考察对向量量化与自编码器在残差量化框架下原理差异的理解
回答思路
- 清晰说明RQ-KMeans基于K-Means聚类进行残差量化，RQ-VAE引入变分自编码器生成建模框架
- 对比两者的训练目标：RQ-KMeans最小化量化误差，RQ-VAE优化重建与先验正则
- 说明RQ-KMeans适用于高效编码检索，RQ-VAE适用于生成任务如图像音频合成
- 指出两者共享残差多层量化结构，但建模假设和下游用途不同