为什么vae效果不好，但vae+diffusion效果就好了？ vae本身生成图像模糊，说明encoder、decoder以及中间的隐层表示没有学到本质的东西。 SD在训练时又把VAE冻结了，为什么在隐层用diffu… 显示全 …

Nov 28, 2022 · A VAE is a variational autoencoder. An autoencoder is a model (or part of a model) that is trained to produce its input as output. By giving the model less information to represent the data …

May 31, 2023 · trueYou seem to have some misconceptions when it comes to VAE. The VAE is what gets you from latent space to pixelated images and vice versa. There's hence no such thing as "no …

VAE生成例子 MNIST是个手写数字数据集，相信大家耳熟能详，就用这个数据集来解释VAE，网上代码很多，tensorflow的官方教程也包含了一个，这里就不再详细展开。

VAE：使用变分推断 [1] 将标准正态分布变换到目标分布的概率图模型。 相较于GAN易于训练，但也有后验崩塌问题，同时由于ELBO只是目标分布对数似然的一个下界，因此VAE的生成结果通常会比较模 …

VAE、GAN 这种生成模型和 transformer 有什么区别？ 想问问为什么在分子生成中大部分选择使用VAE、GAN这种生成模型，而不使用transformer进行生成，这两种直接有什么本质的区别吗？ …

Vae不止是在Diss曲目上有所建树，其它主题的rap歌曲也是获得了认可的。 2007年2月17日，Vae发布了《朝舞》，这首歌邀请到了乱感觉的队友大V李毅杰合作，而另一位合作嘉宾则是天王星的呆宝静。 …

我在调试一个Diffusion模型的采样代码，就想过这个问题。 因为发现一个很有意思的现象——把采样步数从1000降到50，生成效果居然没啥区别。 这让我想起早些年折腾VAE时的困惑：为啥重参数化技巧 …

MQ-VAE与VQGAN的并列重建对比表明，在相同代码序列长度（256）下MQ-VAE重建质量更优（如补充材料图4第二行显示MQ-VAE重建的人脸五官更清晰，而VQGAN结果存在明显扭曲）。

想知道Stable/Latent diffusion的VAE是怎么训练的？ 自己用512x512的pair的医学数据重新训了diffuser官方的VAE，SSIM最多优化到0.8左右。