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    在 ACT 模型 中，我们提到了 VAE（Variational Autoencoder，变分自编码器） 和 CVAE（Conditional Variational Autoencoder，条件变分自编码器）。 本文对这两类生成模型做一个直观梳理。 VAE：把自编码器放进概率图景，用变分推断与重参数化技巧把“学习可采样的潜变量分布”转成可微的重建项 + KL 正则，从而既能压缩又能生成。 CVAE：在 VAE 的潜变量与 或解码器中显式加入条件 $c$，使生成分布变为 $p_\theta (x\mid z,c)$，从而实现受控生成（按标签、文本等定向出样本）。
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    VAE（Variational Auto Encoder）是一种非常强大的自监督学习算法，在 AI 绘画领域发挥重要作用。 在 Stable Diffusion 中，VAE 作为其架构上的一大组件。 VAE 可以用来编码解码，同时还具备一定的生成能力。 今天我们要做的就是实现一个 VAE 网络，训练并演示其编码解码
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  • 变分自编码器 - 维基百科，自由的百科全书
    [1] VAE与 自编码器 模型有关，因为两者在结构上有一定亲和力，但在目标和数学表述上有很大区别。 VAE属于概率生成模型（Probabilistic Generative Model），神经网络仅是其中的一个组件，依照功能的不同又可分为编码器和解码器。
  • PyTorch VAE - GitHub
    A collection of Variational AutoEncoders (VAEs) implemented in pytorch with focus on reproducibility The aim of this project is to provide a quick and simple working example for many of the cool VAE models out there All the models are trained on the CelebA dataset for consistency and comparison





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