(VAE) 第3页

VAE的重参数化是什么

Zqchang·2023-12-02 20:30

GAN&VAE&Diffusion

数学基础KL散度描绘一个分布p和另一个分布q之间的偏离程度当p(x)==q(x)p(x)==q(x)p(x)==q(x)时散度取得最小值JS散度另一种衡量两个概率分布相似性的方法GAN需要训练两个网络；损失来回波动，不好分辨，不容易收敛；可能会学到一些不希望学到的东西，即不好掌控鉴别器D预测给定的真实样本的概率，并区分真假样本生成器G通过学习数据分布，生成假样本以欺骗判别器获得一个高的数据分布，两

Zhuanshan_·2023-11-30 09:21

VAE模型及pytorch实现

VAE模型及pytorch实现VAE模型推导部分最小化KL散度推导代码部分损失函数Encoder部分Decoder部分VAE整体架构VAE问题参考资料VAE（变分自编码器）是一种生成模型，结合了自编码器和概率图模型的思想

Miracle Fan·2023-11-29 07:48

深度学习之十一（扩散模型--Diffusion Variational Autoencoder,DVAE）

概念扩散模型DVAE（DiffusionVariationalAutoencoder）是一种结合了变分自动编码器（VAE）和扩散过程的生成模型。

贾斯汀玛尔斯·2023-11-28 06:35

CADA-VAE论文阅读笔记

文中涉及的概念Few-shotlearning每个类只有很少的可见例子（一般小于10），训练一个模型对其分类。Zero-shotlearning现有一些可见的例子和一些不可见的例子，使用可见的例子训练模型能够对不可见的例子进行分类。Generalizedzero-shotlearning现有一些可见的例子和一些不可见的例子，使用可见的例子训练模型能够对所有的例子进行分类。Multi-modalal

Gary_Liu·2023-11-26 18:52

使用Pytorch从零开始构建Normalizing Flow

归一化流是生成模型家族的一部分，其中包括变分自动编码器(VAE)(Kingma&Welling,2013)和生成对抗网络(GAN)(Goodfellow等人,2014)。

Garry1248·2023-11-26 13:30

扩散模型Diffusion model | DDPM

扩散模型Diffusionmodel|DDPM论文原文：DenoisingDiffusionProbabilisticModel前言—和VAE的联系DDPM实际上是VAE而不是扩散模型多步扩散DDPM将

rookiexiong·2023-11-25 18:20

致idol：许嵩，你不知道我有多感谢你

文/王册李（一）初识许嵩，是在网络上，那时候，他叫Vae。第一次辨别出许嵩的声音，是听到他的《单人旅途》，某一年初夏，宿舍内，室友的手机在播放。而听的第一首许嵩的歌，我已经记不清了。

乱乱说·2023-11-21 11:47

Stable Diffusion1.5网络结构-超详细原创

1.4CrossAttnDownBlock2D1.4.1ResnetBlock2D1.4.2Transformer2DModel1.4.2.1BasicTransformerBlock1.4.2.1.1SelfAttention1.4.2.1.2CrossAttention2VAE3CLIP

wu_jiacheng·2023-11-17 01:21

AIGC实战——变分自编码器(Variational Autoencoder, VAE)

AIGC实战——变分自编码器0.前言1.变分自编码器1.1基本原理1.2编码器2.构建VAE编码器2.1Sampling层2.2编码器2.3损失函数2.4训练变分自编码器3.变分自编码器分析小结系列链接

盼小辉丶·2023-11-16 11:51

注意力机制、Transformer模型、生成式模型、目标检测算法、图神经网络、强化学习、深度学习模型可解释性与可视化方法等详解

讨论互动”相结合的方式，抽丝剥茧、深入浅出讲解注意力机制、Transformer模型（BERT、GPT-1/2/3/3.5/4、DETR、ViT、SwinTransformer等）、生成式模型（变分自编码器VAE

小艳加油·2023-11-15 17:41

python图神经网络，注意力机制、Transformer模型、目标检测算法、强化学习等

技术在各个领域中的应用越来越广泛本文重点为：注意力机制、Transformer模型（BERT、GPT-1/2/3/3.5/4、DETR、ViT、SwinTransformer等）、生成式模型（变分自编码器VAE

xiao5kou4chang6kai4·2023-11-15 17:27

VAE学习总结

教程https://avandekleut.github.io/vae/这个教程超好这里需要强调的是，VAE的实现部分，除了Encoder部分和普通的autoencoder不一样，其Decoder部分和普通的

我的心永远是冰冰哒·2023-11-15 00:27

【论文阅读】(VAE-GAN)Autoencoding beyond pixels using a learned similarity metric

论文地址;[1512.09300]Autoencodingbeyondpixelsusingalearnedsimilaritymetric(arxiv.org)/一、Introduction主要讲了深度学习中生成模型存在的问题，即常用的相似度度量方式（使用元素误差度量）对于学习良好的生成模型存在一定的障碍，并提出了一种新的方法——使用学习到的相似度度量方式来改善生成模型的性能。同时，该部分还介绍

轩儿毛肚·2023-11-14 21:36

《Semantics Disentangling for Generalized Zero-Shot Learning》论文解读

其实除了VAE自监督外，引入语义属性来约束生成特征的质量。感觉解纠缠这个说法有点扯淡。语义相关模块的作用其实就是把语义属性也作为标签。

computer_vision_chen·2023-11-13 20:43

diffusers库中stable Diffusion模块的解析

diffusers库中stableDiffusion模块的解析diffusers中，stableDiffusionv1.5主要由以下几个部分组成Out[3]:dict_keys(['vae','text_encoder

littletomatodonkey·2023-11-12 09:36

【论文阅读笔记】老照片修复——Old Photo Restoration via Deep Latent Space Translation

目录前言一、问题与核心思想二、核心工作1.将X，R，Y映射到响应的潜在空间2.训练映射网络3.人脸增强网络实践前言笔记主要学习的是CVPR2020上发表的一篇Oral文章，主要思路是作者使用变分自动编码机（VAE

Ice TeaJH·2023-11-11 11:35

OpenAI开源全新解码器，极大提升Stable Diffusion性能

该解码器可以改善所有与StableDiffusion1.0+VAE兼容的图像，尤其是在文本、面部和直线方面有大幅度提

RPA中国·2023-11-09 13:50

OpenAI开源全新解码器和语音识别模型Whisper-v3

该解码器可以改善所有与StableDiffusion1.0+VAE兼容的图像，尤其是在文本、面部和直线方面有大幅度提

richerg85·2023-11-09 13:57

深度学习理论知识入门【EM算法、VAE算法、GAN算法】和【RBM算法、MCMC算法、HMC算法】

目录深度学习理论知识入门首先，让我们了解第一个流程：现在，让我们看看第二个流程：EM算法GMM（高斯混合模型）深度学习理论知识入门首先，让我们了解第一个流程：EM（Expectation-Maximization）：EM算法是一种迭代优化算法，用于在存在潜在变量的统计模型中进行参数估计。它通过交替的E步骤（Expectation，期望）和M步骤（Maximization，最大化）来最大化似然函数。

_刘文凯_·2023-11-09 05:06

概率密度变换公式雅可比矩阵_基于流的深度生成模型

与GAN和VAE不同，这种模型显式地学习输入数据的概率密度函数。截至目前，我已介绍了两种生成模型，GAN和VAE。

weixin_39854867·2023-11-05 17:07

生成模型（二）：基于流的生成模型（Flow-based Generative Model）

本文大纲如下：到目前为止，已经介绍了[[生成模型-GAN]]和[[生成模型-VAE]]。

u013250861·2023-11-05 17:36

VAE模型（详细推导+实例代码）

文章目录EM算法思路E步M步直观感觉GMM模型VAEVAE思想从GMM到VAE公式推导重参数VAE+神经网络另一个视角的VAE思想为什么引入encoder为什么要重参数噪声与重建DiscreteVAE本文会从

zipper112·2023-11-05 17:31

【深度学习 AIGC】stable diffusion webUI 使用过程，参数设置，教程，使用方法

文章目录docker快速启动vae.ckpt或者.safetensorsCFG指数/CFGScale面部修复/RestorefacesRefinerTiledVAEClipSkipprompt提示词怎么写

XD742971636·2023-11-04 20:27

《异常检测——从经典算法到深度学习》23 TimesNet: 用于常规时间序列分析的时间二维变化模型

》0概论1基于隔离森林的异常检测算法2基于LOF的异常检测算法3基于One-ClassSVM的异常检测算法4基于高斯概率密度异常检测算法5Opprentice——异常检测经典算法最终篇6基于重构概率的VAE

smile-yan·2023-11-04 17:50

VAE概述

VAE（VariationalAuto-Encoder，

樨潮·2023-10-30 13:28

MAC安装stable diffusion

/webui.sh--precisionfull--no-half-vae--disable-nan-check--apiCommand:"/Users/xxxx/aigc/stable-diffusion-webui

weiliuhong1·2023-10-29 18:00

华为云服务器部署openGauss数据库

参考：(1条消息)安装openGauss2.0.0（使用脚本一键部署）_简vae的博客-CSDN博客【Gauss松鼠会|高校课堂】openGauss安装部署_哔哩哔哩_bilibili##openGaussinstall.sh

白日梦想家_胖七七·2023-10-28 05:57

【Gan教程】什么是变分自动编码器VAE？

名词解释：VariationalAutoencoder（VAE）一、说明为什么深度学习研究人员和概率机器学习人员在讨论变分自动编码器时会感到困惑？什么是变分自动编码器？

无水先生·2023-10-26 01:26

无条件下生成更真实的人脸图像PG-GAN！

当然作为当前最有竞争力的生成模型，相对于VAE,GAN虽然不稳定，相对于PixelCNN,GAN虽然没有提供明确的li

Lornatang·2023-10-23 21:40

Reparameterization trick（重参数化技巧）

“Reparameterizationtrick”（重参数化技巧）是一种在训练生成模型中处理随机性潜在变量的方法，特别常见于变分自动编码器（VAE）等模型中。

重剑DS·2023-10-22 12:31

深度学习模型部署与优化：策略与实践；L40S与A100、H100的对比分析

★深度学习、机器学习、生成式AI、深度神经网络、抽象学习、Seq2Seq、VAE、GAN、GPT、BERT、预训练语言模型、Transformer、ChatGPT、GenAI、多模态大模型、视觉大模型、

高性能服务器·2023-10-21 04:05

Stable Diffusion

2.Embedding(Textualinversion)3.Hypernetwork4.LoRA5.VAE模型6.咒语怪物美少女34孔雀公主1.主界面功能介绍2.咒语一：安装完毕，先来个咒语体验下。

上仙小虎鲸·2023-10-20 22:19

vae 心动歌词（w）A3

《静夜思》树叶静静随风掉落梦里不知何处花火一记浅吻干涸了清瘦轮廓坚守一个美丽承诺寂寞贯彻我的生活野猫在角落悄悄的诉说夜也很美《粉色信笺》这世界纷纷扰扰流言烦恼和快乐各自在堆叠和你远行去海边暗喜你浅浅酒窝浮现潮起潮落是我指使的表演夕阳呀《乱乱唱》乱乱唱唱我们的歌风再大我们都在这儿最爱棒棒糖的味道我们是快乐的吧乱乱唱唱我们的歌雨再大我们还在这儿最爱橘子水的味道我们是幸福的吧很奇妙《遛你玩》我的生活像拍

嵩鼠在大千世界·2023-10-14 07:22

变分自编码器——pytorch实现VAE

变分自编码器——pytorch实现VAE介绍实现代码：介绍变分自编码器（VariationalAutoencoder，VAE）是一种生成模型，结合了自编码器和变分推断的思想。

lqjun0827·2023-10-12 19:40

变分自动编码器（VAE）02/2 PyTorch 教程

相比之下，变分自动编码器（VAE）将输入数据转换为变分表示向量（顾名思义），其中该向量的元素表示有关输入数据分布的不同属性。VAE的这种概率特性使其成为一个生成模型。

无水先生·2023-10-12 19:07

Denoising Score Matching (DSM) 去噪得分匹配模型&变分推理(VAE)&退火郎之万动力学

DenoisingScoreMatching——DSM有没有谁通俗的讲一下Denoisingscorematching?DenoisingScoreMatching(DSM)论文>作者是将denoisingautoencoder和scoremathching联系在了一起，提出了DenoisingScoreMatchine(DSM),并且这个工作启发了后来的很多工作。简单的说这个工作和scorema

dataloading·2023-10-10 15:49

探索 GAN 和 VAE 之外的 NLP 扩散模型

介绍扩散模型最近引起了极大的关注，特别是在自然语言处理（NLP）领域。基于通过数据扩散噪声的概念，这些模型在各种NLP任务中表现出了卓越的能力。在本文中，我们将深入研究扩散模型，了解其基本原理，并探讨实际应用、优势、计算注意事项、扩散模型在多模态数据处理中的相关性、预训练扩散模型的可用性和挑战。我们还将看到代码示例来展示它们在现实场景中的有效性。学习目标了解随机过程中扩散模型的理论基础以及噪声在细

TD程序员·2023-10-08 04:17

深度学习在图像识别领域还有哪些应用？

图像超分辨率重建：深度学习技术可以用于提高图像的分辨率，例如通过使用生成对抗网络（GAN）和变分自编码器（VAE）等技术，可以将低分辨率的图像转换为高分辨率的图像，从而提高了图像的清晰度和质量。

matlabgoodboy·2023-10-01 11:47

第1110期AI100_机器学习日报(2017-10-02)

AI100_机器学习日报2017-10-02自然语言处理NLP相关的大学公开课收集@蚁工厂AI芯片产业生态梳理@wx:深度学习在语音生成问题上的典型应用@wx:晓凡VAE和Adam发明人博士论文：变分推理和深度学习

ai100_ml·2023-09-30 22:44

经典网络解（三）生成模型VAE | 自编码器、变分自编码器|有监督，无监督

文章目录1有监督与无监督2生成模型2.1重要思路3VAE编码器怎么单独用？解码器怎么单独用？

Qodi·2023-09-30 11:43

stable diffusion webui中的modules/processing模块

modules/processing.py->process_images()p.scripts.before_process(p)sd_models.reload_model_weights()sd_vae.reload_vae_weights

Kun Li·2023-09-28 08:48

基于minist数据集用VAE训练生成图片（VAE基础入门学习）

文章目录参考的代码VAE介绍代码实现与解读代码块累计损失函数的变化迭代100次后生成的图像参考的代码复现的代码VAE介绍 VAE是变分自编码器（VariationalAuto-Encoder）的缩写。

云梦之上·2023-09-28 04:05

李宏毅hw-8,auto-encoder for anomaly_detection

一、查漏补缺、熟能生巧:主要是mu均值和logvar对数标准差std标准差的处理方面不熟练二、代码解读：1.sample_code中提供了3种model：fcn_model、conv_model和vae_model

诚威_lol_中大努力中·2023-09-23 22:37

温故知新 | VAE 模型推导与总结

来源：知乎—胖西西文仅分享，侵删https://zhuanlan.zhihu.com/p/434394556此总结首次完成于2021年4月25日，今日再次遇到vae模型推导问题，翻出一看，豁然开朗，故想分享于知乎社区

机器学习与AI生成创作·2023-09-23 12:25

Stable Diffusion WebUI如何做到真人和动漫互相转换，就在这里！

一、真人转动漫模型CamelliaMIx_2.5D（女孩动漫类）外挂VAE模型vae-ft-mse-840000-ema-pruned-small.vae.ptCLIP终止层数2迭代步数(Steps)20

星辰同学wwq·2023-09-22 18:45

自判 vae

人与人之间，比悲欢更难相通的，是审美。有人给我力荐所谓很火的影视剧，我半集也没法看得完。所以我也不敢一对一的推荐人看什么书或者看什么片或者听什么音乐，此喜欢的彼未必喜欢。有时看到私信，求推荐好的电影电视等等，难推荐。换一个角度来说，多看多听就是好的。假想一种极端状况：一个人一辈子只看过十部电影，那么当他看到第十一部电影的时候他就只有十个参照物，只能以这点点经验来评价第十一部的好与坏。少见会多怪，少

嵩鼠在大千世界·2023-09-21 14:33

深度学习（四十七）——Flow-based Model, Diffusion Model, Autoregressive Model

Flow-basedModelFlow-basedModel是GAN和VAE之外的另一大类生成模型方法。

antkillerfarm·2023-09-21 11:00

NLP（6）--Diffusion Model

前向过程3、反向过程4、训练获得噪声估计模型5、生成图片三、马尔科夫链一、Flow-BasedGeneralModel1、概述Flow-BasedGeneralModel（基于流的生成模型）相较于GAN、VAE

Struart_R·2023-09-21 11:59

SDXL prompt 笔记

SDXL模型之base、refiner和VAE_云水木石的博客-CSDN博客分辨率默认是1024*1024，或者总像素相同的分辨率也行，比如896x11521536x640SamplersDP

linzhiji·2023-09-20 07:06

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