VAE，全名 Variational autoenconder，中文叫变分自编码器。作用差不多可以理解为滤镜。 在生成 AI 绘画时，会对输出的颜色和线条产生影响。 这是没有使用 VAE 输出的图像 . 使用 VAE 输出： 显然，有无 VAE 会产生明显的差异。没有 VAE，整体颜色会变得暗淡。

In machine learning, a variational autoencoder (VAE) is an artificial neural network architecture introduced by Diederik P. Kingma and Max Welling. [1] It is part of the families of probabilistic graphical models and variational Bayesian methods .

我们会详细探讨标准VAE以及通过各种手段扩展VAE的多种方法，如Conditional VAE、Beta-VAE、VQ-VAE和VQ-VAE-2等。 这些模型在处理图像和声音数据方面展现出了卓越的性能。

vae的关键思想是将输入数据视为从潜在空间中采样的结果。潜在空间是一个多维空间，每个点都对应着一个可能的数据样本。vae的目标是学习如何映射输入数据到潜在空间，并从中采样以生成新的样本。

变分自编码器（Variational Auto-Encoders，VAE）作为深度生成模型的一种形式，是由 Kingma 等人于 2014 年提出的基于变分贝叶斯（Variational Bayes，VB）推断的生成式网络结构。 与传统的自编码器通过数值的方式描述潜在空间不同，它以概率的方式描述对潜在空间的观察，在数据生成方面表现出了巨大的应用价值。 VAE一经提出就迅速获得了深度生成模型领域广泛的关注，并和 生成对抗网络 （Generative Adversarial Networks，GAN）被视为无监督式学习领域最具研究 …

6 天之前 · 与对抗生成网络（GAN）相比，VAE具有明确的概率解释和连续平滑的潜在空间，使其在一些需要不确定性估计或潜在特征表达的任务中表现突出。 ... 在科技迅猛发展的时代，机器学习（Machine Learning）作为人工智能（AI）的核心驱动力，正在重塑我们的生活方式 ...

2024年12月27日 · 变分自编码器是一种结合了概率图模型与深度神经网络的生成模型。 与传统的自编码器不同，VAE不仅关注于数据的重建，还致力于学习数据的潜在分布，从而能够生成逼真的新样本。 生成能力：VAE能够通过学习数据的潜在分布，生成与训练数据相似的全新样本。 隐空间的连续性与结构化：VAE在潜在空间中学习到的表示是连续且有结构的，这使得样本插值和生成更加自然。 概率建模：VAE通过最大化似然函数，能够有效地捕捉数据的复杂分布。 VAE的 …

2025年3月4日 · Variational Autoencoders (VAEs) are generative models in machine learning (ML) that create new data similar to the input they are trained on. Along with data generation they also perform common autoencoder tasks like denoising. Like all autoencoders VAEs consist of: Encoder: Learns important patterns (latent variables) from input data.

A variational autoencoder (VAE) is one of several generative models that use deep learning to generate new content, detect anomalies and remove noise. VAEs first appeared in 2013, about the same time as other generative AI algorithms, such as generative adversarial networks ( GANs ) and diffusion models, but earlier than large language models ...

1 天前 · VA-VAE和LightningDiT框架已上线始智AI-wisemodel开源社区，欢迎前去体验。 以上内容由腾讯混元大模型生成，仅供参考 始智AI wisemodel.cn开源社区