VAE总结 VAE的本质是什么？VAE虽然也称是AE（AutoEncoder）的一种，但它的做法(或者说它对网络的诠释)是别具一格的。在VAE中，它的Encoder有两个，一个用来计算均值，一个用来计算方差，让人意外：Encoder不是用来Encode的，是用来算均值和方差的；此外均值和方差都是统计量，这里是用神经网络来计算。 事实上，VAE本质上就是在我们常规的自编码器的基础上，对encoder的结果(在VAE中对应着计算均值的网络)加上了“高斯噪声”，使得结果decoder能够对噪声有鲁棒性；而那个额外的KL loss（目的是让均值为0，方差为1），事实上就是相当于对encoder的一个正则项，希望encoder出来的东西均有零均值。 另外一个encoder（对应着计算方差的网络）的作用用来动态调节噪声的强度的。直觉上来想，当decoder还没有训练好时（重构误差远大于KL loss），就会适当降低噪声（KL loss增加），使得拟合起来容易一些（重构误差开始下降）；反之，如果decoder训练得还不错时（重构误差小于KL loss），这时候噪声就会增加（KL loss减少），使得拟合更加困难了（重构误差又开始增加），这时候decoder就要想办法提高它的生成能力了。两者是对抗的过程。重构损失希望p(Z|X)的方差越小越好（噪声越小，重构越容易），KL损失希望它的方差越接近1越好。

vae_lightning 具有PyTorch Lightning的变体自动编码器

我的VAE可视化项目对应的pth及npy文件，大家根据需要下载。或者有资源的话自己跑程序训练也行。 可以自己训练不用下载，或者送给我点积分也行。

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# Pytorch实现VAE变分自动编码器生成MNIST手写数字图像 1. VAE模型的Pytorch源码，训练后其解码器就是生成模型； 2. 在MNIST数据集上训练了50个epochs，训练过程的生成效果放在result文件夹下，训练后的模型保存为model.pth，可用于生成新的手写数字图像； 3. 训练代码会自动下载MNIST数据集，运行代码即可自行训练。

VAE Tacotron-2： 非官方实现 仓库结构： Tacotron-2 ├── datasets ├── LJSpeech-1.1 (0) │   └── wavs ├── logs-Tacotron (2) │   ├── mel-spectrograms │   ├── plots │   ├── pretrained │   └── wavs ├── papers ├── tacotron │   ├── models │   └── utils ├── tacotron_output (3) │   ├── eval │   ├── gta │   ├── logs-eval │   │   ├── plots │   │   └── wavs │   └── natural └── training_data (1)    ├── audio    └── mels

VAE-火炬 VAE和CVAE的Pytorch实施 VAE 为了生成某些东西，例如我们的mnist位数，我们需要找到mnist $ P（X）$的真实分布。 如果找到了，那么我们需要做的就是从$ P（X）$中抽取样本，然后完成所有操作。 但是，我们无法获得$ P（X）$，因此VAE会使用潜在变量来近似$ P（X）$。 $$ P（X）= \ int P（x | z）P（z）$$然后，我们要做的就是从z采样，并使用$ P（x | z）$生成x。 为了训练该$ P（x | z）$并找到合适的Z，我们将定义$ P（z | x）$。 $$ P（Z）= \ int P（z | x）P（x）$$此外，为了进行采样，VAE在$ P（z | x）$上施加了一些约束，并使其成为正态分布$ N（0，1）$。 然后我们有$$ P（Z）= \ int P（z | x）P（x）= N（0，1）\ int P（x\uff09=

在化工原料、服装、食品原料等的出货检验中，需要检测正常产品的缺陷和杂质。 在以下链接中，我分享了使用 CAE 检测和定位异常的代码，仅使用图像进行训练。 在此演示中，您可以学习如何将变分自动编码器 (VAE) 而非 CAE 应用于此任务。 VAE使用潜在空间上的概率分布，并从该分布中采样以生成新​​数据。 [日本人]以下链接介绍了仅使用正常图像训练 CAE 模型的代码，可以使用深度学习检测和定位与正常图像混合的异常。此演示将向您展示如何应用变分自动编码器。 VAE 使用潜在变量的概率分布和来自该分布的样本来生成新数据。 ■ 使用深度学习 (CAE) 进行异常检测和定位https://jp.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/72444-anomaly-detection-and-localization-using-deep-learn

来自新加坡NUS图神经网络大牛Xavier Bresson教授关于生成模型VAE与GAN的总结PPT，全面概括了生成式模型VAE与GAN的应用，非常值得关注！ Variational autoencoders (VAE) Lab on VAE Generative Adversarial Networks (GAN) Labs on GAN Conclusion

vq-vae-2-pytorch在PyTorch中使用VQ-VAE-2生成各种高保真图像的实现必需的Python> = 3.6 PyTorch> = 1.1 lmdb（用于存储提取的代码）VQ-VAE pretra vq-vae-2的检查点-pytorch在PyTorch更新2020-06-01中使用VQ-VAE-2生成各种高保真图像的实现现在支持分布式训练。train_vqvae.py和vqvae.py现在支持分布式训练。 您可以对train_vqvae.py使用--n_gpu [NUM_GPUS]个参数在训练期间使用[NUM_GPUS]。 必需的Python> = 3.6 PyTorch> = 1.1 lmdb（用于存储提取的代码）在FFHQ上预先训练的VQ-VAE的检查点用法当前支持256px（顶部/底部优先级）Stage 1（VQ-VAE）python train_v