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
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。
The recently developed variational autoencoders (VAEs) have proved to be an effe...
https://github.com/LMescheder/AdversarialVariationalBayes
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 ?
那么VAE是怎么做的，通过我们前面那么多介绍，想必应该很清楚了，单独只有一个G网络，根本是无法实现生成任务的。GAN是在后面加的判别器能更好的求解损失。...那么能否在前面加一个什么网络，使我们的损失函数好做一些，能够求解呢，当然VAE便是如此，在前面加上一个解码网络，接下来我们看看VAE这个过程。...而如果想要有生成能力，VAE巧妙的使laten space满足正太分布，这样在正太分布上采样即完成了一个生成模型。...，在加上一个KL散度来约束编码器，而事实上VAE中的V（变分）就是因为VAE的推导就是因为用到了KL散度（进而也包含了变分法）。...此次采用miniset来作为训练数据，看VAE的实战效果。
This repository contains the code to reproduce the core results from the paper A...
注释解释了loss的两部分计算方法 from https://jmetzen.github.io/2015-11-27/vae.html ?
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
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 ? ? ? ? ? ? ?
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。
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。 ?
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)。
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).
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。
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。
来源：DeepHub IMBA 本文约4200字，建议阅读8分钟 本文将用python从头开始实现VAE和CVAE，来增加对于它们的理解。...VAE中的编码和解码过程。...所以VAE是一个重要的概念需要掌握，本文将用python从头开始实现VAE和CVAE，来增加对于它们的理解。 什么是自编码器?...变分自编码器 VAE 变分自编码器(VAEs)的论文名为“Auto-Encoding Variational Bayes”，由Diederik P....代码就变为了: class ConditionalVAE(VAE): # VAE implementation from the
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
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