DiffuseVAE:完美结合VAE和Diffusion Models

Posted 沉迷单车的追风少年

tags:

篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了DiffuseVAE:完美结合VAE和Diffusion Models相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

前言:本专栏博文《从VAE到Diffusion Model_沉迷单车的追风少年-CSDN博客》讨论过VAEs和diffusion models之间的区别和联系。生成式模型的根本任务是捕捉底层的数据分布,并学习以无监督的方式从数据的显式/隐式分布中生成新的样本。本文介绍DDPM最新的研究成果DiffuseVAE,解决低维潜在空间上生成样本质量差、采样速度慢等问题。

目录

VAE简介

DDPM简介

VAE优缺点与DDPM的优缺点

VAE优缺点</

以上是关于DiffuseVAE:完美结合VAE和Diffusion Models的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

[论文笔记]VAE-GAN: Autoencoding beyond pixels using a learned similarity metric

[论文笔记]VAE-GAN: Autoencoding beyond pixels using a learned similarity metric

✠OpenGL-7-光照

多态和异常处理的完美结合

机器学习中的概率模型和概率密度估计方法及VAE生成式模型详解之八(第4章 之 AEVB和VAE)

《源码中的设计模式》专栏简介——理论和实战的完美结合