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【减论系列专栏:从分布到生成(二)】计算机如何采样出一张服从特定分布的图像(VAE篇)? 本集从基础的“样本映射”,无任何概率理论地推导出了VAE架构。
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【减论系列专栏:从分布到生成(二)】计算机如何采样出一张服从特定分布的图像(VAE篇)? 该系列通过一个“样本映射+图像分布”的极减视角统一了VAE、GAN和Diffusion等生成模型的设计思想与算法原型。本集是该视角下VAE的阐述:从最为基础的“样本映射”概念,无任何概率理论地推导出了VAE的架构,并给出了一种基础的扩展形式(即增加语义一致性损失进行约束),希望能给大家带来一定的启发。
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