简介 这篇论文我觉得最大的贡献是把因果关系、因果模型引入到解耦表征领域，使得解耦的潜变量z具有可解释性；对z加一个的扰动可以反映到VAE网络生成图像的对应物理量上。 贡献：1）我们提出了一个新的框架CausalVAE，支持因果分离和do-operation；2） 给出了模型可辨识性的理论证明；3）我们对合成的和真实的人脸图像进行了综合实验，以证明所学习的因素具有因果语义，并且可以被干预以生成不