2020年12月16日 · 本文深入探讨了变分自编码器 (VAE)和生成对抗网络 (GAN)的原理，以及它们的结合体VAE-GAN。 VAE通过重参数化技术使隐藏向量服从高斯分布，解决自动编码器的局限；GAN由生成器和判别器构成，以生成逼真的图像。 VAE-GAN结合两者优点，实现可控图像生成。 文章通过代码实现展示了VAE-GAN网络结构，并指出仅使用VAE隐藏向量作为GAN输入的结构存在的问题，即无法有效控制生成特定特征的图像。 作者提出特征损失的概念，以生成具有 …

基于auto-encoder的GAN希望通过GAN来强化auto-encoder，能够使得生成清晰的结果，同时也能生成出不一样的output。 这中间的代表就是 VAE-GAN 和 BiGAN. VAE-GAN的原理是用GAN来强化VAE，VAE本身就是一个auto-encoder的变形。 auto-encider大家都很熟悉了。 在原来VAE的基础上加一个 discriminator，看看output的image越真实越好。 如果只是做VAE，那么图片会很模糊。 加上discriminator后迫使output越真实越好。

The paper combine VAEs and GANs into an unsupervised generative model that simultaneously learns to encode, generate and compare dataset samples. It shows that generative models trained with learned similarity measures produce better image samples than models trained with element-wise error measures.

2022年10月30日 · 本文通过对比分析了变分自动编码器（vae）和生成对抗网络（gan）的核心概念、算法原理和具体代码实例，并讨论了它们的未来发展趋势与挑战。vae 和 gan 都是深度学习领域的重要技术，它们在图像生成、文本生成等多个领域具有广泛的应用前景。

这篇论文模型的结构就是连接了 VAE 和 GAN。 VAE视角 : 判别器具有 GAN 的性质, 生成图像更真实, 弥补 VAE 生成图像模糊的缺点。 GAN视角: 需要额外计算 VAE 的重构 loss, 提升了模型的稳定性。 可是实践中并不能把这个模型训练到最优的情况, BiGAN 的重构效果也不是很好, 比如可能把一个鸟重构成另一只鸟。 相比 VAE 预设了 N (0,1) 的高斯分布, P (z) 可以是任意的分布。 个人博客: 大财主的代码乐园论文梳理VAE-GAN [2016] [ICML]Autoencoding beyond pixels using a …

生成式对抗网络（Generative adversarial net, GAN）是一种基于对抗学习的深度生成模型，最早由 Ian Goodfellow 在 《Generative Adversarial Nets》 提出，一经提出就成为了学术界研究的热点，Ian Goodfellow 也因此被人称为“GANs 之父”（没错，就是那个写了花书的大佬 ヾ (≧ ≦*)o ）。 想必看过金庸小说的同学们都知道，“老顽童”周伯通有一样异于常人的本领——左右互博，有了这样一门武功，一来只有自己一个人也能玩得不亦乐乎，二来自己一个人就能切磋武艺。 那是 …

2020年2月13日 · vae-gan任务的目标与vae相同，都是要学习给定数据集内样本的隐变量，vae希望学习到的隐变量符合标准正态分布，它是通过训练编码器和解码器来达到目的，学到的隐变量也可以认为是样本的特征，分布在样本的一个子空间中。

2018年7月24日 · 前面介绍了VAE-GAN 论文:Autoencoding beyond pixels usingALearnedSimilarityMmetric及视频. 这篇文章通过代码介绍了VAE-GAN，特色如下： 1 多GPU. 2 学习rate动态改变！ 3 隐变量空间可视化. 4 特征向量代数计算. 5 神经元激活可视化. 6 训练学习快. 效果：

2025年3月26日 · 总结：通过对GAN、VAE、Flow、Diffusion和AR这五种常见生成模型的分析比较，VAE和GAN是深度生成模型的基础模型，前者倚重贝叶斯概率理论，后者则基于对抗训练策略。在你已经掌握了大模型技术之后，就需要开始准备面试，我们将提供精心整理的大模型面试题库 ...

2022年1月19日 · To this end, in this paper, we propose a Variational AutoEncoder Generative Adversarial Network (VAE-GAN) as a smart grid data generative model which is capable of learning various types of data distributions and generating plausible samples from the same distribution without performing any prior analysis on the data before the training this ...