VAE,即变分自编码器,是常见的生成模型其中一类。常见的生成模型类型还有GAN、flow、DDPM等。 前置知识 1....VAE不将输入图片映射成“数值编码”,而将其映射为“分布”,VAE可以生成没有见过的图片。...以下是AE和VAE的对比图: VAE的结构图如下: 训练VAE时,损失函数包括两部分: 为了让输出和输入尽可能像,所以要让输出和输入的差距尽可能小,此部分用MSELoss来计算,即最小化 MSELoss...VAE适合生成未见过的数据,但不能控制生成内容。而CVAE(Conditional VAE)可以在生成数据时通过指定其标签来生成想生成的数据。...注意label并不参与Loss计算,CVAE的Loss和VAE的Loss计算方式相同。
https://kexue.fm/archives/5383 三篇vae写的非常好,个人学习记录如下: 建议直接阅读原文。
此次介绍一下基于vae的一个经典改进DFC-VAE,所谓的dfc就是deep feature consistent,原文是这样说的“Instead of using pixel-by-pixel loss..., we enforce deep feature consistency between the input and the output of a VAE, which ensures the VAE...the output to have a more natural visual appearance and better perceptual quality. “ 1.原始VAE的不足 对于VAE...关系的重建好坏的主要是第一项loss,即reconstraction loss,正常的VAE中,此项为两张图片之间的MSE loss,然而MSE LOSS并不能捕捉到图片中的空间关系与知觉信息,原文是这样说的
https://www.groundai.com/project/understanding-disentangling-in-vae/ 了解β- Vae中的disentangling Christopher...考虑到率失真理论的观点,我们展示了随着训练的进行,在优化β- VAE中修改后的ELBO界限时,出现与数据变化的基本生成因素相一致的表示的情况。...从这些见解中,我们提出对β- VAE 培训体制的修改,逐步增加培训期间潜在代码的信息容量。这种修改有助于β- VAE 中解缠结表示的强大学习,而无需在重建准确性方面进行折衷。 ?
之前我们介绍过 ELBO 和 VAE,本文记录我自己的理解与实现。 问题描述 假设我们有来自某一未知分布 p 的随机变量观测样本集 X,如何从 X 获取 p?...贝叶斯评估器 的道路 ELBO 的神奇之处在于同时结合了生成器和评估器的分布描述方式,在多处受阻的境况中巧妙运用贝叶斯公式找到了一种可以参数化、可以优化、贪心最大化变量 (ELBO) 的方法 VAE...我理解 VAE 是对 ELBO 的直接实现 VAE 具象化了 ELBO 推导中的分布 p(z) = N(0,1) p(z|x)=N(z;\mu (x), diag(\sigma(x)^2...解码器)可以依赖 N(0,I) 上的采样生成近似 X 的样本,也就得到了近似 p 的生成器,以此近似描述 p 的分布 实现 以瑞士卷(Swiss Roll) 数据作为目标分布 p 在瑞士卷数据集上实现 VAE.../vae/ https://www.zywvvd.com/notes/study/probability/elbo/elbo/ https://github.com/zywvvd/SwissRoll-VAE-pytorch
We demonstrate that beta-VAE with appropriately tuned beta > 1 qualitatively outperforms VAE (beta =...SCAN: Learning Hierarchical Compositional Visual Concepts 基于beta vae 抽象还不够,符号化的思路还不错 VAE with a VampPrior...Through a series of experiments we show how such a hyperspherical VAE, or-VAE, is more suitable for...https://github.com/nicola-decao/s-vae-tf ? ? ? ? Understanding disentangling inβ-VAE Christopher P....https://arxiv.org/pdf/1807.09245.pdf 两年前出的更新的 代码下面: 视频展示运动的VAE ?
注释解释了loss的两部分计算方法 from https://jmetzen.github.io/2015-11-27/vae.html ?
本文旨在为 VAE 和 EM 提供一种统一的视角,让具有机器学习应用经验但缺乏统计学背景的读者最快地理解 EM 和 VAE。...此时,ELBO 的梯度为: 其中, 是两个各向同性高斯分布之间的 KL 散度,其解析解为: VAE 算法的流程如下: 7 VAE 的前沿研究话题 (1)VAE 中的解耦 VAE 和普通的自编码器之间的最大差别在于隐变量具有先验...VAE 需要最小化 ,因此限制了 z 的空间。同时,VAE 也需要在模型中最大化训练数据 x 的对数似然。...VAE 的简单变体 β-VAE 为 KL 损失引入了一个大于 1 的放缩因子,从而提升解耦的重要性。...近期,许多工作(例如,VQ-VAE)将 VAE 与自回归模型结合,成功地提升了保真度。利用大规模文本-图像对预训练的 CogView 将 VQ-VAE 扩展到了图文生成领域。
The recently developed variational autoencoders (VAEs) have proved to be an effe...
stablediffusion种的vae作用是什么? Stable Diffusion 是一种基于变分自编码器(VAE)的深度学习模型,其作用主要是用于文本生成图像。...具体来说,VAE是一种生成模型,可以学习到数据的潜在表示空间,并将其用于生成新的数据样本。...Stable Diffusion 的 VAE 模型在训练过程中会学习到一组潜在变量,这些潜在变量可以捕捉到图像中丰富的语义和结构信息。...我们平时主要应用的是:Vae-ft-mse-840000-ema-pruned. Safetensors 因为它是最能接近实际拍摄的效果的。...其它的vae ClearVAE-NansLessTest.safetensors madebyollin-sdxl-vae-fp16-fix.safetensors 对应的还有vae-ft-mse
最后是VAE的代码实现 class VAE(nn.Module): def __init__(self): super(VAE, self)....self.encode(x) z = self.reparametrize(mu, logvar) return self.decode(z), mu, logvar VAE...VAE的缺点也很明显,他是直接计算生成图片和原始图片的均方误差而不是像GAN那样去对抗来学习,这就使得生成的图片会有点模糊。...现在已经有一些工作是将VAE和GAN结合起来,使用VAE的结构,但是使用对抗网络来进行训练,具体可以参考一下这篇论文(https://arxiv.org/pdf/1512.09300.pdf)。
https://github.com/LMescheder/AdversarialVariationalBayes
区别 VAE VAE 结构 image-20230906161221848 image-20230906162233823 结论 实现encoder和decoder就平常的方法来,CV的CNN...,NLP的LSTM等等,只是VAE在中间转化的时候多加了点东西。...---- 向量量化变分自编码器(Vector Quantised,VQ-VAE ) https://github.com/ritheshkumar95/pytorch-vqvae VAE 学习连续的潜在表示...,而 VQ-VAE 学习离散的潜在表示 VQ-VAE其实就是一个AE(自编码器)而不是VAE(变分自编码器) VQ-VAE 假定所有隐变量具有统一的先验,因此所有隐变量都被视为具有同等的可能性 隐空间...VQ-VAE 几乎比目前任何其他算法更好地表示多样化,复杂的数据分布。
Disentanglement in Variational Autoencoder https://arxiv.org/pdf/1804.03599.pdf Understanding disentangling inβ-VAE...https://github.com/miyosuda/disentangled_vae https://github.com/rdevon/DIM 互信息最新论文代码 https://github.com...Isolating Sources of Disentanglement in Variational Autoencoder 代码 https://github.com/nicola-decao/s-vae-tf...球形vae代码 https://github.com/miyosuda/disentangled_vae 互信息论文mine和这几篇的关系是??...gqn 多维度信息跟patation vae mul sensor data?? Structured Disentangled Representations ? ? ? ? ? ? ?
概念 变分自编码器(Variational Autoencoder, VAE)中的潜在空间(latent space)是一个核心概念,对理解 VAE 的工作原理至关重要。...历史 变分自编码器(Variational Autoencoder, VAE)的历史和演变可以概述为以下几个关键阶段: 初始发展(2013年左右): VAE 的概念最初由 Kingma 和 Welling...VAE 提供了一种有效的方式来学习和推断复杂数据的潜在表示。...也出现了一些变体,如条件 VAE(CVAE)和序列变分自编码器(SVAE),这些变体扩展了 VAE 在特定场景下的应用。...= AutoencoderKL.from_pretrained('runwayml/stable-diffusion-v1-5', subfolder='vae') vae = vae.to(device
This repository contains the code to reproduce the core results from the paper A...
在结构上,VAE 与自编码器相似。它也由编码器(也称为识别或推理模型)和解码器(也称为生成模型)组成。 VAE 和自编码器都试图在学习潜矢量的同时重建输入数据。...但是,与自编码器不同,VAE 的潜在空间是连续的,并且解码器本身被用作生成模型。 VAE即在AE的基础上引入变分的思想,使其能够进行数据生成。...VAE建模着重考虑 过程的有效性,其中 z 为隐变量特征的分布。...图片 图片 VAE原理 图片 图片 VAE 结构 图片 图片 VAE 确定方向的原因 图片 考虑所有可能的属性,最终得到描述输入的分布。...super(VAE, self).
代码: https://github.com/jmtomczak/vae_householder_flow https://github.com/openai/iaf ? ? ? ? ? ? ? ?
在第二阶段,我们也检查由我们训练的VAE所产生的结果,以调查产生增广时间序列样本的可能性。...VAE的第二个有意义的输入是整数序列,该序列对作为分类特征的附加信息进行编码,如月、工作日、小时、假日、天气条件。...像在VAE架构中的每个编码器一样,,它会产生一个2D输出,用于逼近潜在分布的平均值和方差。解码器从二维潜在分布上采样,形成三维序列。...对VAE的训练是将两部分组合在一起的损失降至最低。...我们基于LSTM单元构建了一个VAE,该VAE将原始信号与外部分类信息相结合,发现它可以有效地估算缺失间隔。我们还尝试分析模型学习到的潜在空间,以探索产生新序列的可能性。
正式这种约束,把VAE和标准自编码器给区分开来了。 现在,产生新的图片也变得容易:我们只要从单位高斯分布中进行采样,然后把它传给解码器就可以了。...为了优化KL散度,我们需要应用一个简单的参数重构技巧:不像标准自编码器那样产生实数值向量,VAE的编码器会产生两个向量:一个是均值向量,一个是标准差向量。...VAE除了能让我们能够自己产生随机的潜在变量,这种约束也能提高网络的产生图片的能力。 为了更加形象,我们可以认为潜在变量是一种数据的转换。...VAE的效果: 我做了一些小实验来测试VAE在MNIST手写数字数据集上的表现: 这里有一些使用VAE好处,就是我们可以通过编码解码的步骤,直接比较重建图片和原始图片的差异,但是GAN做不到。...另外,VAE的一个劣势就是没有使用对抗网络,所以会更趋向于产生模糊的图片。 这里也有一些结合VAE和GAN的工作:使用基本的VAE框架,但是用对抗网络去训练解码器。
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