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。

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。

2022年10月30日 · 于是就出现了 VAEGAN，它的作用，就是给 VAE 加上了 GANs 的架构， 通过判别器使得 VAE 产生的图片变得清晰。 因此我们可以理解为，VAEGAN 就是利用 GANs 去提升了 VAE 的图片生成质量。 我们来说明一下这个架构。 首先输入一张真实图像X𝑖𝑛，通过一个 encoder 变成一个 normal 的分布 z，然后 z 再输入到 decoder 中产生生成图像X𝑜𝑢𝑡，这时 VAE 希望X𝑜𝑢𝑡与X𝑖𝑛 之间的 loss 越小越好，但是 loss 小不见得图片就清晰，于是X𝑜𝑢𝑡又会被放入一个判别器 …

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 ...

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 …

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.

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：

本文旨在以究极通俗详细的说法串联着讲解VAE, GAN, FLOW 以及 Diffusion 等模型的原理和设计动机，从而使不同基础的人都能对其有一个基础的认识。 本篇文章的主要框架基于 @aaronxic 大佬的这篇文章 [Transformer …

随着深度学习技术的发展，一种被称为vae-gan（变分自编码器-生成对抗网络）的新架构开始在药物分子生成领域显现潜力，这种架构结合了vae的多样性和gan的真实性，能够生成既多样又真实的药物分子。 vae-gan架构中的...

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