文档摘要

6.2 变分自编码器与扩散模型 本节摘要：同样是生成模型，VAE 走"压缩成隐变量再重建"的路子，扩散模型走"一步一步加噪再一步一步去噪"的路子。本节分别讲清它们的损失从哪来、生成怎么发生，再做张对照表收束，并指出扩散如何在稳定上胜过前两者。 上节 GAN 用对抗逼出真实分布，这一节的两位主角不打对抗，各自给出更温和的生成方式：VAE 学一个能把样本"压扁再松开"的隐空间，扩散模型则从噪声里一步步"洗"回一张图。 会员。《6.2 变分自编码器与扩散模型》收录于灏天文库文集《深度学习核心算法精讲：从原理到实践》，原作者/来源：灏天文库，整理自「灏天文库」，提供技术教程、实践指南与问题解决方案，支持在线阅读、全文检索与知识沉淀，助力开发者系统化学习。本站整理收录，版权归原作者/开源协议所有。

该文档为会员专享，请先登录或注册后再查看

登录 注册

---

作者与出处

原作者： 灏天文库

来源：灏天文库

原文： https://aiknowledge.cn/collection/493-%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E6%A0%B8%E5%BF%83%E7%AE%97%E6%B3%95%E7%B2%BE%E8%AE%B2%E4%BB%8E%E5%8E%9F%E7%90%86%E5%88%B0%E5%AE%9E%E8%B7%B5

整理： 灏天文库整理

由灏天文库平台收录，内容或由平台用户上传，仅供学习交流