在StableDiffusion中说起VAE时,我们在谈论什么?

 ✒️ @halomaster 📅 18 Mar 2023, 06:09 GMT⋮ 【AI】 

VAE 是一种 generative model,它可以通过学习输入数据的编码和解码过程来进行图像生成和重构。与其他 generative model 不同,VAE 在学习编码和解码过程时,使用了变分推断方法来进行编码和解码的表示学习。在生成过程中,VAE 可以根据输入的噪声分布,生成具有高度变化的图像和样本。在样本重构中,VAE 可以通过学习输入数据的分布,对输入数据进行更加准确的重构和预测。 一些流行的预训练模型确实已经内置了训练好的 VAE 模型,可以直接用于图像生成和重构任务。这些预训练模型包括但不限于 StyleGAN, GPT-2, BigGAN, CLIP 等。此时,VAE pt 文件的作用主要是增强模型的可扩展性和定制性,为用户提供更加自定义化的图像生成和样本重构功能。例如,用户可以利用 VAE pt 文件来进行数据处理和数据增强,从而扩展模型的应用场景和性能。 然而,如果某些预训练模型没有内置 VAE 模型,或者训练了自己的 VAE 模型,那么我们需要为其找到一个合适的 VAE 模型进行挂载,将生成的 潜在表达(latents) 转换回图像格式。此时,VAE pt 文件的作用就像一个`解压软件`,用于将生成的`潜在表征`反向扩散后将其转换为人类可视化的图像。通常,这些模型在发布说明中会告知用户如何获取其所需的 VAE pt 文件,并提供相应的使用文档和示例代码。


[1] @halomaster • 18 Mar 2023, 06:14 GMT 
VAE的主要目的是学习数据分布的隐变量表示,从而生成新的样本。为了实现这个目标,VAE使用一种变分推断方法,通过最大化样本的`对数概率下界(ELBO)`来训练模型。在VAE中,将数据分布表示为高斯分布(或其他概率分布),隐变量分布表示为接近于标准正态分布的潜变量分布,通过对这两个分布之间的KL散度进行惩罚,使得潜变量分布更加接近于标准正态分布,从而实现更好的数据生成效果。


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