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• 變分自編碼器（VAE）公式推導(dǎo)

  論文原文：Auto-Encoding Variational Bayes [OpenReview (ICLR 2014) | arXiv] 本文記錄了我在學(xué)習(xí) VAE 過程中的一些公式推導(dǎo)和思考。如果你希望從頭開始學(xué)習(xí) VAE，建議先看一下蘇劍林的博客（本文末尾有鏈接）。 VAE 認(rèn)為，隨機(jī)變量 (boldsymbol{x} sim p(boldsymbol{x})) 由兩個(gè)隨機(jī)過程得到： 根

  2024年02月11日

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• 一分鐘理解VAE（變分自編碼器）

  VAE代表變分自編碼器（Variational Autoencoder），是一種生成模型，它可以從輸入數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)潛在變量，并生成新的樣本。 VAE的輸入和輸出都是連續(xù)向量。輸入通常是圖像、文本或聲音等數(shù)據(jù)類型，輸出可以是相同類型的數(shù)據(jù)，也可以是新的數(shù)據(jù)樣本。 Variational Autoencoder (VAE) 可以

  2024年02月15日

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  變分自編碼器（Variational AutoEncoder，VAE）

  說到編碼器這塊，不可避免地要講起 AE （AutoEncoder）自編碼器。它的結(jié)構(gòu)下圖所示： 據(jù)圖可知，AE通過自監(jiān)督的訓(xùn)練方式，能夠?qū)⑤斎氲脑继卣魍ㄟ^編碼encoder后得到潛在的特征編碼，實(shí)現(xiàn)了自動(dòng)化的特征工程，并且達(dá)到了降維和泛化的目的。而后通過對(duì)進(jìn)行decoder后，我們

  2024年01月18日

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  變分自編碼器生成新的手寫數(shù)字圖像

  變分自編碼器（Variational Autoencoder，VAE） 是一種生成模型，通常用于學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的潛在表示，并用于生成新的數(shù)據(jù)樣本。它由兩部分組成：編碼器和解碼器。 編碼器（Encoder） ：接收輸入數(shù)據(jù)，并將其映射到潛在空間中的分布。這意味著編碼器將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為均值和方差參數(shù)的分

  2024年04月11日

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  變分自編碼器（VAE）PyTorch Lightning 實(shí)現(xiàn)

  ?作者簡(jiǎn)介：人工智能專業(yè)本科在讀，喜歡計(jì)算機(jī)與編程，寫博客記錄自己的學(xué)習(xí)歷程。 ??個(gè)人主頁：小嗷犬的個(gè)人主頁 ??個(gè)人網(wǎng)站：小嗷犬的技術(shù)小站 ??個(gè)人信條：為天地立心，為生民立命，為往圣繼絕學(xué)，為萬世開太平。 變分自編碼器 （Variational Autoencoder，VAE）是一

  2024年02月21日

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• AIGC實(shí)戰(zhàn)——使用變分自編碼器生成面部圖像

  在自編碼器和變分自編碼器上，我們都僅使用具有兩個(gè)維度的潛空間。這有助于我們可視化自編碼器和變分自編碼器的內(nèi)部工作原理，并理解自編碼器和變分自編碼潛空間分布的區(qū)別。在本節(jié)中，我們將使用更復(fù)雜的數(shù)據(jù)集，并了解增加潛空間的維度時(shí)，變

  2024年02月05日

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• AIGC實(shí)戰(zhàn)——變分自編碼器(Variational Autoencoder, VAE)

  我們已經(jīng)學(xué)習(xí)了如何實(shí)現(xiàn)自編碼器，并了解了自編碼器無法在潛空間中的空白位置處生成逼真的圖像，且空間分布并不均勻，為了解決這些問題#

  2024年02月05日

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  【AI繪畫】Stable Diffusion學(xué)習(xí)——自用大模型分享

  Checkpoint 模型存放路徑：stable-diffusion-webui/models/Stable-diffusion majicMIX realistic 麥橘寫實(shí) 寫實(shí)系的人像大模型，一種能夠渲染出具有神秘或幻想色彩的真實(shí)場(chǎng)景的效果，出圖很穩(wěn)定。我經(jīng)常使用這個(gè)模型來生成一些真實(shí)的人像圖片 下載地址：civitai.com/models/43331 XXMix_9realistic_v4.0 擁

  2024年03月10日

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  AE（自動(dòng)編碼器）與VAE（變分自動(dòng)編碼器）的區(qū)別和聯(lián)系？

  他們各自的概念看以下鏈接就可以了：https://blog.csdn.net/weixin_43135178/category_11543123.html ?這里主要談一下他們的區(qū)別？ VAE是AE的升級(jí)版，VAE也可以被看作是一種特殊的AE AE主要用于數(shù)據(jù)的 壓縮與還原 ，VAE主要用于 生成 。 AE是將數(shù)據(jù)映直接映射為數(shù)值 code（確定的數(shù)值） ，而

  2024年02月03日

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  AI繪畫Stable Diffusion原理之?dāng)U散模型DDPM

  傳送門： stable diffusion：Git｜論文 stable-diffusion-webui：Git Google Colab Notebook部署stable-diffusion-webui：Git kaggle Notebook部署stable-diffusion-webui：Git AI繪畫，輸入一段文本就能生成相關(guān)的圖像，stable diffusion便是其中一個(gè)重要分支。自己對(duì)其中的原理比較感興趣，因此開啟這個(gè)系列的文章

  2024年02月03日

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