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英文字典中文字典相关资料:


  • 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的潜在空间能够捕捉到图像的主要特征，从而生成具有相似结构的全新图像。 下面是一些应用场景： 人物动作生成 ：在CVPR'24的一篇论文中，提出了一个框架，能够生成人物动作，精细到手部运动。
  • 为什么vae效果不好，但vae+diffusion效果就好了？ - 知乎
    指出，已经更正为“VAE”。SD原文3 1节中同时提供了VAE和VQ-VAE两种方案，VAE效果更好所以被大家一直沿用）之所以效果这么好，主要还是因为diffusion model强大。强大到用diffusion model去拟合的隐空间分布，能够逼近VAE或者VQ-VAE用encoder编码RGB图片得到的latent feature分布。
  • VAE（变分自动编码器）优势在哪里？ - 知乎
    其次，我们深入理解下vae的原理：vae是一种无监督的生成模型，其理论基础是建立在高斯混合模型之上。 由VAE的模型结构，我们可以看到噪声编码 z 是由一个标准正态分布所产生的向量，我们对这个分布随机采样 m 个点，其中 m 服从多项式分布 P(x) 。
  • 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）。
  • VAE、GAN 这种生成模型和 transformer 有什么区别？ - 知乎
    前面说到VAE的思路是提高 p(z) 采样效率，参数化后验分布 q_\theta(z|x) ，引入数据依赖直接得到均值 \mu 和方差 \Sigma ，使得 q_\theta(z|x)=\mathcal{N}(\mu, \Sigma) 而原始GAN的思路是保留 p(z) 是固定的标准多元高斯分布，额外引入新网络 D(x', x) 对生成的 x' 和真实的 x 做分类
  • GAN 和 VAE 的本质区别是什么？为什么两者总是同时被提起？
    比如VAE生成的图像不够真实，GAN的训练中又会碰到例如mode collapse问题等等。最近几年有很多VAE和GAN的成果出来，也试图在解决这些问题。 另外，生成模型领域除了VAE和GAN这两个大派系，还有NICE、RealNVP、GLOW等第三种生成模型的范式：流模型 (Flow-based models)。
  • 想知道Stable Latent diffusion的VAE是怎么训练的 . . . - 知乎
    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。潜在表示可以通过其他模型（例如自动编码器或预训练的 VAE）生成，也可以人工创建。
  • 变分自编码器vae的问题？ - 知乎
    以上就是vae提出的背景，高效解决上述的三大问题也是vae最大的贡献。 理解变分方法的作用 变分方法是理解vae的重中之重，是解决上面提到的三大问题的核心。我们先关注“后验推断“问题，它是引入变分的关键。通过贝叶斯公式，后验概率可以拆分为：
  • 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。
  • 如何评价Google Brain 团队的Wasserstein Auto-Encoder？
    不过，vae也有缺点，应用于自然图像时，vae生成的图像通常比较模糊。 生成对抗网络（generative adversarial network，GANs） 倒是能生成质量更高的图像，但不带编码器，训练起来也更困难，也饱受“模态崩塌”（模型无法刻画真实数据分布的所有多样性）之苦。





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