自编码AutoEncoder是一种无监督学习的算法，他利用反向传播算法，让目标值等于输入值。什么意思呢，下面举个例子
说到计算机生成的图像肯定就会想到deep fake：将马变成的斑马或者生成一个不存在的猫。在图像生成方面GAN似乎成为了主流，但是尽管这些模型在生成逼真的图像方面取得了巨大成功，但他们的缺陷也是十分明显的，而且并不是生成图像的全部。自编码器（autoencoder）作为生成的图像的传统模型还没有过时并且还在发展，所以不要忘掉自编码器！
本文介绍的这篇工作是把 BERT 模型成功用在 image 领域的首创，也是一种自监督训练的形式，所以取名为视觉Transformer的BERT预训练模型。这个工作用一种巧妙的办法把 BERT 的训练思想成功用在了 image 任务中。 >>加入极市CV技术交流群，走在计算机视觉的最前沿
本篇文章聊聊 Stable Diffusion 生态中呼声最高、也是最复杂的开源模型管理图形界面 “stable-diffusion-webui” 中和 VAE 相关的事情。
变分自编码器（VAE）[1] 如今已经成为在复杂场景中进行推断（inference）的基本工具，同时它作为生成模型在生成连续型数据上也得到了广泛的关注和应用。本文简要介绍了变分推断的问题背景，接着介绍VAE的基本思想和原理，指出VAE是变分推断思想和神经网络结合的产物，并对它作简单的分析和理解。最后概述VAE的发展，包括在聚类任务上的应用，在生成任务上的改进，在无监督的解耦表征（disentangled representations）上的进展等等。
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。
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GAN专题结束了，按照计划，继续介绍生成模型。除了GAN，还有一类很有名生成模型variational auto-encoder（VAE，变分自编码器）。接下来的几期里面，我打算系统地了解一下VAEs。
选自Medium 作者：Zhiting Hu 机器之心编译 参与：刘晓坤、路、邹俏也 Petuum 和 CMU 合作的论文《On Unifying Deep Generative Models》提出深度生成模型的统一框架。该框架在理论上揭示了近来流行的 GAN、VAE（及大量变体），与经典的贝叶斯变分推断算法、wake-sleep 算法之间的内在联系；为广阔的深度生成模型领域提供了一个统一的视角。7 月份在 ICML 2018 的名为「深度生成模型理论基础和应用」的研讨会将更进一步探讨深度生成模型的研究。
现有的自回归文本生成模型，例如GPT-3，在生成的流畅性上已经取得了令人惊喜的效果。然而，GPT-3这类模型就像是一个插了电之后自己往外不停秃噜字的打字机，你永远无法知道它下一刻会说什么话，无法解释它为什么会说这句话，更无法插手它下一刻应该说什么话。
选自arXiv 机器之心编译 参与：路雪、李泽南 DeepMind 最近提出的 VQ-VAE 是一种简单而强大的生成模型，结合向量量化和变分自编码器学习离散表示，实现在图像识别、语音和对话等任务上的无监督学习。 近期，图像、音频、视频领域生成模型的发展产生了惊人的案例与应用。同时，few-shot 学习、域适应或强化学习这样具有挑战性的任务也极为依赖从原始数据学习到的表征。但以无监督方式训练的通用表征的有效性仍无法成为该领域的主流方法。 最大似然和重构误差（reconstruction error）是在像素
变分自编码器 (VAE) 是在图像数据应用中被提出，但VAE不仅可以应用在图像中。在这篇文章中，我们将简单介绍什么是VAE，以及解释“为什么”变分自编码器是可以应用在数值类型的数据上，最后使用Numerai数据集展示“如何”训练它。
选自arXiv 机器之心编译 参与：吴攀 不同的深度生成模型之间存在怎样的共性？近日，来自 CMU 和 Petuum 的四位研究者 Zhiting Hu、Zichao Yang、Ruslan Salakhutdinov 和邢波在 arXiv 上发表了一篇论文介绍了他们的研究成果，即构建了 GAN 和 VAE 深度生成建模方法之间的形式联系。机器之心对该研究论文进行了摘要介绍，更多详情请查阅原论文。 论文：关于统一深度生成模型（On Unifying Deep Generative Models） 论文地址
变分自编码器(VAE)是一种应用广泛的无监督学习方法，它的应用包括图像生成、表示学习和降维等。虽然在网络架构上经常与Auto-Encoder联系在一起，但VAE的理论基础和数学公式是截然不同的。本文将讨论是什么让VAE如此不同，并解释VAE如何连接“变分”方法和“自编码器”。
深度学习中的自编码器。图源：https://debuggercafe.com/autoencoders-in-deep-learning/
近日DeepMind发布VQ-VAE-2算法，也就是之前VQ-VAE算法2代，这个算法从感观效果上来看比生成对抗神经网络（GAN)的来得更加真实，堪称AI换脸界的大杀器，如果我不说，相信读者也很难想象到上面几幅人脸图像都是AI自动生成出来的。
机器之心报道 编辑：杜伟、陈萍 基于残差量化的自回归图像生成，官方已将代码公开。 向量量化（Vector quantization，VQ）已经成为自回归（AR）模型生成高分辨率图像的一种基本技术，具体来说，该技术将图像特征图通过 VQ 量化后，再进行光栅扫描等排序，之后将图像表示为离散编码序列。量化后，训练的 AR 模型对序列中的编码进行序列预测。也就是说，AR 模型可以生成高分辨率的图像，而无需预测图像中的全部像素。 我们假设减少编码的序列长度对于图像的 AR 建模很重要。短编码序列可以显着降低 AR 模
变分自动编码器(VAE)是一种有方向的图形生成模型，已经取得了很好的效果，是目前生成模型的最先进方法之一。它假设数据是由一些随机过程,涉及一个未被注意的连续随机变量z假设生成的z是先验分布Pθ(z)和条件生成数据分布Pθ(X | z),其中X表示这些数据。z有时被称为数据X的隐藏表示。
今天我们介绍华盛顿大学的David baker课题组发表在bioRxiv上的工作。探索蛋白质构象的整体，这些构象对功能有贡献，并且可以被小分子药物所靶向，仍是一个未解决的挑战。本文探讨了使用软自省变分自编码器（Soft-introspective Variational Autoencoders）来简化蛋白质结构集合生成问题中的维度挑战。通过将高维度的蛋白质结构数据转化为连续的低维表示，在此空间中进行由结构质量指标指导的搜索，接着使用RoseTTAFold来生成3D结构。本文使用这种方法为与癌症相关的蛋白质K-Ras生成集合，训练VAE使用部分可用的K-Ras晶体结构和MD模拟快照，并评估其对从训练中排除的晶体结构的采样范围。本文发现，潜在空间采样程序可以迅速生成具有高结构质量的集合，并能够在1埃范围内采样保留的晶体结构，其一致性高于MD模拟或AlphaFold2预测。
在深度学习中，变分自编码器（Variational Autoencoder，VAE）是一种有效的无监督学习算法，主要用于学习输入数据的潜在表示。VAE通过最大化数据似然函数来学习隐含特征，使用重参数化技巧来优化似然函数，从而解决传统自编码器中存在的问题。本文将详细介绍重参数化技巧在VAE中的应用，并展示其实践效果。
05 Nov 2016 (modified: 18 Apr 2017)ICLR 2017 conference submissionReaders: EveryoneRevisions
在Stable Diffusion中,所有的去噪和加噪过程并非在图像空间直接进行,而是通过VAE模块将图像编码到一个低维空间。
图是描述物体及其之间相互关系的一类无处不在的数据结构。作为一种特殊的图结构，周期图（periodic graph）由重复的基本单元组成，因此可以自然而然地表征许多真实世界中的结构，例如包含重复晶胞的晶体网络，包含重复网格的多边形网络数据等等（图 1）。因此，探索、拟合并且生成周期图结构在真实世界的应用中有着极大的潜力。这些应用包括材料设计，图形结构合成等。
静息状态功能性磁共振成像(rsfMRI)数据显示出复杂但结构化的模式。然而，在rsfMRI数据中，潜在的起源是不清楚的和纠缠的。在这里，我们建立了一个变分自编码器（VAE），作为一个生成模型可用无监督学习训练，以解开rsfMRI活动的未知来源。在使用人类连接组项目(Human ConnectomeProject)的大量数据进行训练后，该模型学会了使用潜在变量表示和生成皮层活动和连接的模式。潜在表征及其轨迹表征了rsfMRI活动的时空特征。潜变量反映了皮层网络潜轨迹和驱动活动变化的主梯度。表征几何学捕捉到潜在变量之间的协方差或相关性，而不是皮质连通性，可以作为一个更可靠的特征，从一个大群体中准确地识别受试者，即使每个受试者只有短期数据可用。我们的研究结果表明，VAE是现有工具的一个有价值的补充，特别适合于静态fMRI活动的无监督表征学习。
变分自编码器（VAE）是当下最流行的生成模型系列之一，它可以被用来刻画数据的分布。经典的期望最大化（EM）算法旨在学习具有隐变量的模型。本质上，VAE 和 EM 都会迭代式地优化证据下界（ELBO），从而最大化观测数据的似然。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。 论文链接（已收录于AI open）：https://www.aminer.cn/pub/6180f4ee6750f8536d09ba5b 1 引言 我们往往
选自GitHub 机器之心编译 参与：路雪、李泽南 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。 项目链接：https://github.com/kvmanohar22/Generative-Models 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
来源：机器之心 本文长度为3071字，建议阅读6分钟 本文在 MNIST 上对VAE和GAN这两类生成模型的性能进行了对比测试。 项目链接：https://github.com/kvmanohar22/ Generative-Models 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
论文总体结构为： Abstract: 我们提出了一种基于重构概率的异常检测方法 可变自动编码器。
简单来讲，变分自编码器是可以和GAN相媲美的生成网络。我们可以输入一个低维空间的Z，映射到高维空间的真实数据。比如，生成不同样的数字，人脸等等。
https://arxiv.org/pdf/1804.02086.pdf Structured Disentangled Representations
Introduction to variational autoencoders VAE第二篇 code： https://github.com/oduerr/dl_tutorial/blob/master/tensorflow/vae/vae_demo.ipynb 可参看今天第二篇文章
beta-VAE: Learning Basic Visual Concepts with a Constrained Variational Framework
选自Medium 作者：Wuga 机器之心编译 参与：Geek Ai、李泽南 变分自编码器（VAE）与生成对抗网络（GAN）经常被相互比较，其中前者在图像生成上的应用范围远窄于后者。VAE 是不是只能
【新智元导读】VAE（变分自编码器） 和 ADAM 优化算法是深度学习使用率极高的方法。二者的发明者之一、OpenAI 的研究科学家 Durk Kingma 日前公布了自己的博士论文《变分推理和深度学习：一种新的综合方法》，新智元第一时间为您介绍。 论文下载：https://pan.baidu.com/s/1eSPDGv4 变分推理和深度学习：一种新的综合方法 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）和
使用生成式隐变量模型的无监督学习提供了一种强大且通用的方法来从大型无标签数据集中学习潜在的低维结构。通常训练该模型的两种最常见的技术是变分自编码器（VAE）[17,25] 和生成对抗网络（GAN）[8]。两者各有优缺点。
怀疑模型梯度爆炸，想打印模型 loss 对各权重的导数看看。如果如果fit来训练的话，可以用keras.callbacks.TensorBoard实现。
An appealing property of GAN is that its discriminator net- work implicitly has to learn a rich similarity metric for im- ages, so as to discriminate them from “non-images”. We thus propose to exploit this observation so as to transfer the properties of images learned by the discriminator into a more abstract reconstruction error for the VAE. The end re- sult will be a method that combines the advantage of GAN as a high quality generative model and VAE as a method that produces an encoder of data into the latent space z.
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。
上月，量子位报道了Google Brain的David Ha和“LSTM之父”Jürgen Schmidhuber的论文World Models。论文中习得周星驰睡梦罗汉拳的AI可在梦里“修炼”，好生厉害~
不得了，以生成逼真假照片出名、被称作“史上最佳GAN”的BigGAN，被“本家”踢馆了。
一个标准的Stable Diffusion分为两个步骤；前向扩散过程，和后向的去噪、复原以及生成目标的过程。前向过程不断向输入数据中添加噪声，而采样器主要在后向过程中负责去噪的过程。
Kingma, Diederik P., and Max Welling. “Auto-encoding variational bayes.” arXiv preprint arXiv:1312.6114 (2013).
变分自动编码器（Variational autoEncoder，VAE）是生成模型的一种。这些方法的主要目标是从对象的学习分布中生成新的采样数据。2014 年，Kingma et al. [3]提出了这种生成模型，该模型可以从隐变量空间的概率分布中学习潜在属性并构造新的元素。
我们将VAE与GAN都可以放到分布拟合的框架下考虑，简单说，就是有一个未知的真实数据分布，我们想要表示该分布。而VAE最精髓的步骤之一，就是使用隐变量，将数据分布的表征分为两步。
选自arXiv 作者：Ilya Tolstikhin等 机器之心编译 参与：白悦、许迪 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主流的两类方法。近日，谷歌大脑 Ilya Tolstikhin 等人提出了又一种新思路：Wasserstein 自编码器，其不仅具有 VAE 的一些优点，更结合了 GAN 结构的特性，可以实现更好的性能。该研究的论文《Wasserstein Auto-Encoders》已被即将在 4 月 30 日于温哥华举行的 ICLR 2018 大会接收。 表示学习（
【导读】我们在上一节的内容中已经为大家介绍了台大李宏毅老师的机器学习课程的深度生成模型：deep generative model part 1，这一节将主要针对讨论deep generative model(part 2)。本文继续讨论机器学习中deep generative model的若干主要问题:VAE详解以及GAN。话不多说，让我们一起学习这些内容吧。 春节充电系列：李宏毅2017机器学习课程学习笔记01之简介 春节充电系列：李宏毅2017机器学习课程学习笔记02之Regression 春节充电系
今天学习的是 Thomas N. Kipf 的 2016 年的工作《Variational Graph Auto-Encoders》，目前引用量为 260 多。
中科院自动化所神经计算与脑机交互团队（NeuBCI）基于多视图VAE，结合认知神经科学的先验知识，提出了一种基于多视图任务相关对比学习的听觉注意力解码模型。相关研究成果以Auditory Attention Decoding with Task-Related Multi-View Contrastive Learning为题发表于31st ACM International Conference on Multimedia (ACM MM 2023)。
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