13、利用变分自编码器（VAEs）进行图像生成

利用变分自编码器（VAEs）进行图像生成

在计算机视觉和机器学习领域，图像生成是一个备受关注的任务。传统的生成对抗网络（GANs）在图像生成方面取得了显著的成果，但也面临着一些挑战，如模型崩溃和训练不稳定等问题。而变分自编码器（VAEs）作为一种无监督学习算法，为图像生成提供了另一种解决方案。

1. VAEs 简介

VAEs 是一种基于无监督学习的生成模型，它的主要目的是学习数据集的潜在结构，并生成与数据集中图像相似的新数据样本（图像）。VAEs 系统包含两个主要模型：编码器和解码器。

• 编码器 ：将输入数据映射到低维表示，即把每个图像压缩成一个低维的潜在向量。潜在向量的维度可以是 1D、2D、3D 甚至超过一百维。例如，一个 MNIST 图像可以在 2D 潜在空间中被压缩成一个仅包含两个元素的向量，图像压缩比为 392（= 784/2）。不过，VAE 并非专为图像压缩设计，因为其算法在这方面不如 JPEG 算法。
• 解码器 ：使用编码器生成的潜在向量来生成与原始图像相似的图像。

虽然 VAEs 生成的假图像质量通常不如 GANs 生成的图像那样清晰，但 VAEs 生成的低维潜在向量却具有很大的价值。潜在向量中的每个元素都是 VAE 系统学习到的图像特征，通过调整这些元素的值，我们可以编辑图像以生成新的图像。例如，改变图像中人类面部表情从愤怒到微笑，或者改变图像中的月相从满月到新月。此外，基于 VAE 算法的新技术，如向量量化变分自编码器（VQ - VAE），在无监督学习中可以取得最先进的成果。我们还可以将 VAE 与 GAN 结合，充分