VAE、GAN 这种生成模型和 transformer 有什么区别？,Business Directories,Company Directories

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VAE（变分自动编码器）优势在哪里？ - 知乎
若只是为了提取中间隐层信息（作降维用），VAE（变分自动编码器）相比AE（自编码器），DAE（降噪自动编码…
GAN 和 VAE 的本质区别是什么？为什么两者总是同时被提起？
最后说一下比较有意思的事： VAE、GAN、Flow (NICE)三种模型都是2013-2014年提出来的（VAE是13年放到arXiv上的，后来中了NIPS；GAN也同时中了NIPS，而NICE最早是14年的一个ICLR workshop）。最后的发展情况是：GAN最火，VAE次之，Flow模型似乎总是要火不火。
各种生成模型vae gan diffusion有什么独特之处？分别擅长在什么方面使用？ - 知乎
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糊。
Latent Diffusion中VAE的kl weight该如何选择？ - 知乎
在Latent Diffusion中，VAE里KL散度（KL divergence）权重（weight）的选择很关键。当KL散度权重较大时，例如在1e - 4或1e - 5这样的值： - 潜在空间分布：模型会更倾向于让潜在空间的分布接近先验分布（通常是标准正态分布）。
如何理解variational autoencoder中sampling的过程？ - 知乎
Sampling的确是Variational Autoencoder (VAE) 中比较难以理解的一步，这里简单谈一下我个人的理解。直观解释： Sampling是因为优化的目标函数ELBO中含有一个期望项 \mathbb {E}_ {q (\mathbf {z}|\mathbf {x})}\left [\log p (\mathbf {x}|\mathbf {z})\right] ，这一项比较难求，因此采用sampling的方式近似求解这个期望。完整解释
深度生成模型中的两种方法 GAN 和 VAE，各自的优缺点有哪些？ - 知乎
欢迎来到《每周CV论文推荐》。在这个专栏里，还是本着有三AI一贯的原则，专注于让大家能够系统性完成学习，所以我们推荐的文章也必定是同一主题的。 VAE和GAN是两类最具有代表性的生成式模型，其中VAE是典型的显式生成模型，GAN是典型的隐式生成模型，两者的结合又可以产生什么样的火花呢
想知道Stable Latent diffusion的VAE是怎么训练的？ - 知乎
Stable Diffusion 和 Latent Diffusion 中的 VAE 用来学习图像的潜在表示，该表示用于生成和控制生成的图像。 VAE 的训练通常包含以下步骤： 1 数据准备: 收集和预处理训练数据。训练数据通常是一组图像，每个图像都与其对应的潜在表示（latent code）配对。
许嵩vae这艺名是什么由来啊？ - 知乎
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。能和呆宝静合作，也说明了Vae的rap水平必然是在平均水准之上的。