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英文字典中文字典相关资料:


  • 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) 。
  • Stable Diffusion BASICS - A guide to VAE : r StableDiffusion - Reddit
    The VAE is what gets you from latent space to pixelated images and vice versa There's hence no such thing as "no VAE" as you wouldn't have an image It hence would have used a default VAE, in most cases that would be the one used for SD 1 5 A VAE is hence also definitely not a "network extension" file
  • 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、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
  • 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。
  • 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）。
  • Whats a VAE? : r StableDiffusion - Reddit
    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 than the input contains, it's forced to learn about the input distribution
  • 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)。
  • 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。
  • 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。





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