超级漂亮的二次元模型 擅长二次元女性创作 适合对AI绘图感兴趣的小白 下载stable-diffusion-webui或者novelai-webui后 把ckpt模型放在models\Stable-diffusion\下 把vae模型放在models\VAE\下 把embedding模型放在\embeddings\下 把lora模型放在 \extensions\sd-webui-additional-networks\models\lora\下

解开变分自编码器 PyTorch 实现的论文 团队成员： 安德烈亚斯·斯帕诺普洛斯 ( ) Demetrios Konstantinidis ( ) 存储库结构 目录包含我们迄今为止创建的模型。 一路上还会有更多。 python脚本是主要的可执行文件。 目录包含可用于训练和测试的 colab notebook。 在目录中有一个 ，其中详细解释了变分自动编码器的基本数学概念。 在目录中有一些配置文件可用于创建模型。 在目录中有我们通过使用各种配置运行模型得到的结果。 楷模 目前支持两种模型，一个简单的变分自动编码器和一个解开版本 (beta-VAE)。 模型实现可以在目录中找到。 这些模型是使用PyTorch Lightning开发的。 变分自编码器 变分自编码器是一个生成模型。 它的目标是学习数据集的分布，然后从相同的分布中生成新的（看不见的）数据点。 在下图中，我们可

VQ-VAE 这是VQ-VAE的轻量级（200 loc）实现。 用于减少计算到嵌入距离所需的内存。 引入了一个敏感度术语，以使所有嵌入都使用。 从距离到嵌入的时间减去了一段时间以来未使用的灵敏度。 在找到最小距离之前。 要求 Python 3.6 PyTorch 0.3 张量理解 训练 默认情况下，它在cifar10上训练 python vq-vae-img.py 编辑超级参数，源代码中的路径以在ImageNet上进行训练 我使用跟踪模型学习进度。 默认情况下它是关闭的，使用--lera启用它。 经过40k次迭代（K = 512，D = 128）后的ImageNet重建 执照 麻省理工学院

怎样修改MATLAB现有代码中数据RNN-VAE 混合预测系统。 使用VAE获取与时间相关的系统的潜在状态。 使用RNN（水库计算机）来发展潜伏力。 VAE可转换为预测。 基于通过MATLAB生成的综合数据 VAE基于现有的python jupyter实现。 通过MATLAB更新RNN。 跑步： 运行Generate.m。 这将获得综合数据。 确保数据放置在root\n='..\n/\n..\n/\ndata\n/\nsynth'下，或修改python笔记本中的路径。 运行VAE.ipynb，第一部分。 这将生成模型参数，包括潜在变量。 将logvarout.csv，muout.csv加载到matlab中，或确保它与RNNClimateVae.m文件位于同一文件夹中 运行RNNClimateVAE.m。 这将对潜在变量生成预测。 每次运行的性能可能会有所不同。 如果性能良好，请在if（false）区域中运行最终代码块以保存预测 运行VAE.ipynb，第二部分。 这将从潜在预测中生成输出预测。 VAE.ipynb还有另外两个部分，需要进一步分析。 第三部分改变一个潜在方向，同时保持其他不变，从而了解

3DConv_VAE

用于图像生成的可变自动编码器 该存储库演示了如何将VAE训练到CIFAR10数据集，以及如何使用自动编码器生成新图像。 该存储库使用Colab作为培训环境，并使用Google Drive作为数据和模型文件的持久存储。

可变自动编码器 文章中的器模型的实现。 模型在MNIST数据上进行了测试。 生成数字的示例 要求 张量流> 2 麻木 matplotlib

1.自编码器简介，包括（1.1什么是自编码器，1.2自编码器有什么用，1.3怎样构建自编码器，1.4自编码器及其变体） 2.稀疏自编码器(SAE)，包括（2.1为什么要有稀疏自编码器，2.2稀疏自编码器介绍，2.3稀疏自编码器原理，2.4与自编码器的区别） 3.收缩自编码器(CAE)，包括（3.1 预备知识，3.2 CAE目标，3.3 CAE构造） 4.去噪自编码器(DAE)，包括（4.1什么是去噪自编码器，4.2去噪自编码器的结构） 5.变分自编码器(VAE)，包括（5.1为什么用变分自编码器，5.2变分自编码器的结构）

手把手实现VAE（pytorch)

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。