VAE模型,unet模型

vae模型半精度优化 2023-09-15 16:38 376 墨鱼

vae模型半精度优化

VAE模型,unet模型

VAE模型,unet模型

VAE模型是一个有趣的生成模型。与GAN相比，VAE有更完整的数学理论（引入潜变量），理论推导更明确，训练也相对容易。 VAE可以从神经网络的角度来看，或者概念上VAE模型变分自编码器。虽然VAE也有自编码器的名字，但这主要是因为VAE和AE有相似的结构，即编码器和解码器的架构设计。事实上，VAE和AE在建模上有很大的区别。

其实用通俗的解释，VAE模型有两个作用，一个是滤镜（就像PS、抖音、美图秀秀等使用的滤镜），让图片出现。看起来不会发灰，使整体色彩饱和度更高。另外就是微调。C站有一些模型需要额外下载VAE，比如FaeTastic。https://civitai/models/14065以此图为例，看看使用VAE和不使用VAE的对比。 https://civitai/gallery/292389?modelId=

VAE模型详解一、概述变分自编码器（VAE）是一种生成模型，广泛应用于图像、文本生成等领域。它可以将数据映射到潜在空间，并使用解码器从这个VAE模型生成数据。这是一个有趣的生成模型。与GAN相比，VAE有更完整的数学理论（引入潜在变量），理论推导也更明显。性，训练相对容易一些。你可以自己编码和重构。因此，AE模型一般由两个

说到生成模型，最有可能想到的是GAN。GA是通过对抗性训练实现的隐式生成模型。虽然GAN很强大，但实际上有很多不同于GAN的生成模型。最常见的是基于最大化似然的模型。变分自动VAE可以处理各种类型的数据，顺序的和非顺序的，连续的。或离散的，甚至标记或未标记的，这使它们成为非常强大的生成工具。但VAE的主要缺点是它们生成的输出模糊。正像多索

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标签： unet模型