从变分自编码器（VAE）到扩散模型_vae 和 diffusion-优快云博客

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本文深入探讨了变分自编码器（VAE）和扩散模型这两种深度学习生成模型的原理。VAE由编码器和解码器构成，通过学习输入样本的潜在分布来生成新数据。在训练过程中，编码器将样本映射到潜在空间的分布参数，解码器再将这些参数转换回原始数据。VAE训练的关键是编码和解码步骤，其中编码器获取潜在空间的均值和方差，然后进行采样。

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变分自编码器（Variational Autoencoder, VAE）和扩散模型（Diffusion Models）是深度学习中两种重要的生成模型。它们都具有生成新样本的能力，但其背后的原理和实现方法略有不同。本文将详细介绍VAE和扩散模型的原理，并提供相应的源代码示例。

变分自编码器（VAE）

变分自编码器是一种生成模型，通过学习输入样本的潜在分布来生成新样本。的潜在分布来生成新样本。VAE由一个编码器和一个解码器组成的潜在分布来生成新样本。VAE由一个编码器和一个解码器组成，编码器将输入样本映射到的潜在分布来生成新样本。VAE由一个编码器和一个解码器组成，编码器将输入样本映射到潜在空间中的分布参数，解码器的潜在分布来生成新样本。VAE由一个编码器和一个解码器组成，编码器将输入样本映射到潜在空间中的分布参数，解码器则将潜在空间中的点映射回的潜在分布来生成新样本。VAE由一个编码器和一个解码器组成，编码器将输入样本映射到潜在空间中的分布参数，解码器则将潜在空间中的点映射回原始数据空间。

VAE的训练过的潜在分布来生成新样本。VAE由一个编码器和一个解码器组成，编码器将输入样本映射到潜在空间中的分布参数，解码器则将潜在空间中的点映射回原始数据空间。

VAE的训练过程包括两个关键步骤：编码的潜在分布来生成新样本。VAE由一个编码器和一个解码器组成，编码器将输入样本映射到潜在空间中的分布参数，解码器则将潜在空间中的点映射回原始数据空间。

VAE的训练过程包括两个关键步骤：编码和解码。在编码阶段，输入样本经过编的潜在分布来生成新样本。VAE由一个编码器和一个解码器组成，编码器将输入样本映射到潜在空间中的分布参数，解码器则将潜在空间中的点映射回原始数据空间。