vae专题

Autoencoder（AE）、Variational Autoencoder（VAE）和Diffusion Models（DM）了解

Autoencoder (AE) 工作原理： Autoencoder就像一个数据压缩机器。它由两部分组成：编码器：将输入数据压缩成一个小小的代码。解码器：将这个小代码还原成尽可能接近原始输入的数据。优点和应用：简单易懂：用于学习数据的特征和去除噪声。应用场景：例如可以用来缩小图像的大小但保留关键特征，或者去除文本数据中的错误。挑战：数据损坏：如果输入数据太乱，编码器可能无法有

生成模型的两大代表：VAE和GAN

生成模型给定数据集，希望生成模型产生与训练集同分布的新样本。对于训练数据服从$p_{data}(x)$；对于产生样本服从$p_{model}(x)$。希望学到一个模型$p_{model}(x)$与$p_{data}(x)$尽可能接近。这也是无监督学习中的一个核心问题——密度估计问题。有两种典型的思路：显式的密度估计：显式得定义并求解分布$p_{model}(x)$，

【第9章】“基础工作流”怎么用？（图生图/局部重绘/VAE/更多基础工作流）ComfyUI基础入门教程

🎁引言学到这里，大家是不是会比较纠结，好像还在持续学习新的东西，未来还有多少基础的东西要学习，才能正常使用ComfyUI呢？这其实需要转变一个心态。 AI绘画还处于一个快速迭代的过程，隔三岔五的就会有很多新技术、新模型出现，ComfyUI目前同样处于一个快速更新的阶段，从更新记录上也可以看到，几乎每一两天都会更新新版本。同样，生态的各种自定义节点也在持续更新。所以，不可能有

Autoencorder理解(5):VAE（Variational Auto-Encoder，变分自编码器）

reference: http://blog.csdn.net/jackytintin/article/details/53641885 近年，随着有监督学习的低枝果实被采摘的所剩无几，无监督学习成为了研究热点。VAE（Variational Auto-Encoder，变分自编码器）[1,2] 和 GAN（Generative Adversarial Networks）等模型，受到越来越多的关

变分自编码器（VAE）与生成对抗网络（GAN）在TensorFlow中实现

变分自编码器（VAE）与生成对抗网络（GAN）是复杂分布上无监督学习最具前景的两类方法。本文中，作者在MNIST上对这两类生成模型的性能进行了对比测试。本项目总结了使用变分自编码器（Variational Autoencode，VAE）和生成对抗网络（GAN）对给定数据分布进行建模，并且对比了这些模型的性能。你可能会问：我们已经有了数百万张图像，为什么还要从给定数据分布中生成图像呢？正

变分自编码器（Variational Autoencoder, VAE）

目录 why VAE：关于变分自编码器，这篇文章讲的不错 1. 自编码器（Autoencoder）的基础 2. 引入概率图模型 3. 重参数化技巧 4. 损失函数 5. 应用变分自编码器（Variational Autoencoder, VAE） why VAE：关于变分自编码器，这篇文章讲的不错机器学习方法—优雅的模型（一）：变分自编码器（VAE

变分自编码器VAE（上）

转载：http://blog.csdn.net/hjimce/article/details/56678413

VideoGPT：Video Generation using VQ-VAE and Transformers

1.introduction 对于视频展示，选择哪种模型比较好？基于似然->transformers自回归。在没有空间和时间溶于的降维潜在空间中进行自回归建模是否优于在所有空间和时间像素级别上的建模？选择前者：自然图像和视频包括了大量的空间和时间冗余，这些冗余可以通过学习高分辨率输入的去噪降维编码来消除，例如，空间和时间维度上的4倍降采样会导致64倍的分辨率降低，在潜在空间建模，不是像素空间，可

四大生成式模型的比较——GAN、VAE、归一化流和扩散模型

比较四大模型的本质 four modern deep generative models: generative adversarial networks, variational autoencoders, normalizing flows, and diffusion models 待写

【信号处理】基于变分自编码器（VAE）的图片典型增强方法实现

关于深度学习中，经常面临图片数据量较小的问题，此时，对数据进行增强，显得比较重要。传统的图片增强方法包括剪切，增加噪声，改变对比度等等方法，但是，对于后端任务的性能提升有限。所以，变分自编码器被用来实现深度数据增强。变分自编码器的主要缺点在于生成图像过于平滑和模糊，图像细节重建不足。常见的图像增强方法：https://www.tensorflow.org/tutorials/image

Paper - Neural Discrete Representation Learning (VQ-VAE) 论文简读

欢迎关注我的CSDN：https://spike.blog.csdn.net/ 本文地址：https://spike.blog.csdn.net/article/details/133992971 问题1：训练完成之后，如何判断 VQ-VAE 的效果? 输入一张训练样本之外的图像，经过编码器，与EmbeddingTable计算最近邻的向量，再把向量输入解码器中，获得重构之后的图像，判断图像

顶级会议ICLR论文解读丨语法制导翻译VAE如何回答一代宗师叶问

原创作者：谭婧美编：陈泓宇 -随堂测验- 俗话说，南拳北腿。咏春拳作为经典的南派功夫，讲究贴身近击、连消带打与攻守合一。咏春高手的双手知觉灵敏且变化多端，防守时密不透风、滴水不漏，进攻时犹如水银泻地、插缝即入。初看斯文冷静、再看后发先至、以疾如风的速度、爆发出雷霆之力对敌。叶问VS生成模型。一代宗师叶问先生笑意慈祥，摆出咏春拳的标志性——问路手，说道：“咏春，叶问。” 见此状后

顶级会议ICLR论文解读，语法制导翻译VAE如何回答一代宗师叶问

原创作者：谭婧美编：陈泓宇 -随堂测验- 俗话说，南拳北腿。咏春拳作为经典的南派功夫，讲究贴身近击、连消带打与攻守合一。咏春高手的双手知觉灵敏且变化多端，防守时密不透风、滴水不漏，进攻时犹如水银泻地、插缝即入。初看斯文冷静、再看后发先至、以疾如风的速度、爆发出雷霆之力对敌。叶问VS生成模型。一代宗师叶问先生笑意慈祥，摆出咏春拳的标志性——问路手，说道：“咏春，叶

$图像生成发展起源：从VAE、扩散模型DDPM、DETR到ViT、Swin transformer$

图像生成发展起源：从VAE、扩散模型DDPM、DETR到ViT、Swin transformer

前言 2018年我写过一篇博客，叫：《一文读懂目标检测：R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN、YOLO、SSD》，该文相当于梳理了2019年之前CV领域的典型视觉模型，比如 2014 R-CNN2015 Fast R-CNN、Faster R-CNN2016 YOLO、SSD2017 Mask R-CNN、YOLOv22018 YOLOv3 随着2019 CenterN

论文Deep Autoencoder的框架(由CNN组成的VAE)

autoencoder可以用于数据压缩、降维，预训练神经网络，生成数据等等。 autoencoder的架构 autoencoder的架构是这样的：需要分别训练一个Encoder和一个Decoder。比如，一张数字图片784维，放入Encoder进行压缩，编程code，通常要小于原来的784维；然后可以将压缩后的code，放入Decoder进行reconsturct，产生和原来相

Tensorflow下VAE（变分自动编码器）在MNIST数据集下的实验

首先简单介绍一下AE和VAE然后在完成代码实践一、什么是自编码器（Auto-encoder）自动编码器是一种数据的压缩算法，其中数据的压缩和解压缩函数是数据相关的、有损的、从样本中自动学习的。在大部分提到自动编码器的场合，压缩和解压缩的函数是通过神经网络实现的。这种算法的大致思想是：将神经网络的隐含层看成是一个编码器和解码器，输入数据经过隐含层的编码和解码，到达输出层时

$【PyTorch][chapter 18][李宏毅深度学习]【无监督学习][ VAE]$