cvae 也就是说训练集中是数据对 （x, y), y 是输入，也就是condition，x是我们期待的输出。 在手写数字生成的例子中，y就是我想输出的数字，比如说6；x就是最后输出的6的图片。

理解 条件变分自动编码器 cvae. 变分自动编码器(vae)是一种有方向的 图形生成模型 ，已经取得了很好的效果，是目前生成模型的最先进方法之一。

2021年4月24日 · 本文所介绍的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。 CVAE的结构图如下所示： 整体结构和VAE差不多，区别是在将数据输入Encoder时把数据内容与其标签(label)合并(cat)一起输入，将编码(Z)输入Decoder时把编码内容与数据标签(label ...

2022年7月2日 · 一文搞懂变分自编码器(VAE, CVAE) 变分自编码，英文是Variational AutoEncoder，简称VAE。它是包含隐变量的一种模型. 变分自编码器与对抗生成网络类似，均是为了解决数据生成问题而生的。在自编码器结构中，通常需要一个输入数据，而且所生成的数据与输 …

条件变分自编码器（Conditional Variational Autoencoder, CVAE）是一种扩展了标准变分自动编码器(VAE)[^1]的方法，在该架构中加入了额外的信息作为条件。这种设计允许模型更好地处理特定类型的输入到输出的一对多...

可以看出CVAE相当于一个有监督版本的VAE，它重构/生成的是 y|x （VAE重构/生成的是 x ）。 举个例子，若令 x 表示手写数字的类别标签， y 表示手写数字图像，就可以通过采样 z 生成指定的数字 x 对应的图像 y 。

本文深入探讨了条件变分自编码器(cvae)的工作原理，通过数学推导展示了cvae如何利用附加条件生成更多样化的数据。 文章详细解析了两篇关于CVAE的论文，阐述了其在网络结构、概率分布和神经网络拟合方面的关键点。

Conditional Variational Autoencoder (cVAE) using PyTorch Description: Explore the power of Conditional Variational Autoencoders (CVAEs) through this implementation trained on the MNIST dataset to generate handwritten digit images based on class labels.

2024年8月15日 · 条件变分自编码器（cvae）是一种扩展版的变分自编码器（vae），其核心在于通过引入外部条件变量 \( y \) 来控制生成的数据特性。这种设计使得模型能够在生成过程中融入特定约束或目标，从而生成满足某些条件的数据。

2016年12月21日 · So far, we’ve created an autoencoder that can reproduce its input, and a decoder that can produce reasonable handwritten digit images. The decoder cannot, however, produce an image of a particular number on demand. Enter the conditional variational autoencoder (CVAE). The conditional variational autoencoder has an extra input to both the ...