本文使用「署名4.0国际(CCBY4.0)」许可协议，欢迎转载、或重新修改使用，但需要注明来源。署名4.0国际(CCBY4.0)本文作者:苏洋创建时间:2023年07月30日统计字数:11485字阅读时间:23分钟阅读本文链接:https://soulteary.com/2023/07/30/stable-diffusion-hardcore-survival-guide-vae-in-webui.htmlStableDiffusion硬核生存指南：WebUI中的VAE本篇文章聊聊StableDiffusion生态中呼声最高、也是最复杂的开源模型管理图形界面“stable-diffusion-
论文传送门：https://arxiv.org/pdf/1312.6114.pdf参考代码：GitHub-AntixK/PyTorch-VAE:ACollectionofVariationalAutoencoders(VAE)inPyTorch.VAE的目的：构建一个解码器Decoder，通过输入从标准正态分布中采样得到的采样变量X，得到生成样本Y，使Y的分布与输入样本X的分布尽可能接近，从而完成图像生成任务。VAE的模型结构：编码器Encoder+解码器Decoder，输入样本X经过编码器Encoder输出分布的均值和方差(对数)，从该分布中采样得到采样变量X，采样变量X经过解码器Decod
✨目录🎈什么是VAE🎈开启VAE🎈下载常见的VAE🎈对比不同VAE生成的效果🎈什么是VAEVAE：是VariationalAuto-Encoder的简称，也就是变分自动编码器可以把它理解成给图片加滤镜，现在的很多大模型里面已经嵌入了VAE，所以并需要额外添加VAE如果你发现生成的图片在色彩，细节上有些颜色缺失或者失真，基本就是该模型中没有VAE导致的，需要手动使用VAE🎈开启VAE点击设置Setting▶用户界面Userinterface▶快捷设置列表Quicksettingslist勾选：sd_vae，然后点击应用设置，并点击重启前端按钮🎈下载常见的VAE基础的VAE有两个：vae-ft-e
文章目录AE与VAE的区别VAE、GAN、Diffusionmodel的区别DiffusionModel代表性工作AE与VAE的区别AE通过Encoder产生了一个对输出和输出一一对应的embedding，因此它不具有生成能力；而VAE是通过Encoder将输入投射在一个分布中，我们可以通过控制模型的参数从而控制模型的输出，因此它具有生成能力。VAE、GAN、Diffusionmodel的区别DiffusionModel代表性工作
VAEStableDiffusion（稳定扩散）是一种用于生成模型的算法，结合了变分自编码器（VariationalAutoencoder，VAE）和扩散生成网络（DiffusionGenerativeNetwork）的思想。它通过对变分自编码器进行改进，提高了生成样本的质量和多样性。VAEStableDiffusion的核心思想是使用扩散生成网络来替代传统的解码器。扩散生成网络是一个逐步生成样本的过程，每一步都通过对噪声进行扩散来生成样本。这种逐步生成的过程可以提高生成样本的质量，并且可以控制生成样本的多样性。这话太学术性了。说人话就是在StableDiffusion中使用VAE能够得到颜色
有关图像处理的课程作业需要学习一篇论文，此论文中作者使用了VQ-VAE模型对舞蹈动作进行编码。因此，对相关知识略作整理以供之后查找。 AE、VAE和VQ-VAE可以统一为latentcode的概率分布设计不一样，AEr通过网络学习得到任意概率分布，VAE设计为正态分布，VQVAE设计为codebook的离散分布。总之，AutoEncoder的重构思想就是用低纬度的latentcode分布来表达高纬度的数据分布，VAE和VQVAE的重构思想是通过设计latentcode的分布形式，进而控制图片生成的过程。目录一、图片重构二、AE(Auto-Encoding)-自动编码器三、
本篇文章聊聊StableDiffusion生态中呼声最高、也是最复杂的开源模型管理图形界面“stable-diffusion-webui”中和VAE相关的事情。写在前面StableDiffusion生态中有一个很重要的项目，它对于SD生态繁荣做出的贡献可以说居功至伟，自去年八月下旬推出后，至今狂揽近十万颗Stars，足以说明社区用户对它的认同和感激，它就是AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui。目前项目中已累计收到了来自全球465位开源玩家的代码提交，积累了5300+提交记录，项目代码库开始变的非常庞大、许多功能的设计和运行原理也变的不是那么的清晰。在最近顺带
AnomalyDetectionforTimeSeriesUsingVAE-LSTMHybridModelCCFBShuyuLinRonaldClarkRobertBirkeSandroSchönbornNikiTrigoniStephenJ.RobertsInternationalConferenceonAcoustics,Speech,andSignalProcessingMay2020文章目录摘要一、简介二、背景及相关工作三、我们的模型3.1.训练VAE-LSTM模型3.2.基于VAE-LSTM模型的异常检测四、实验与结果五、结论摘要在这项工作中，我们提出了一种VAE-LSTM混合模型，
一分钟理解VAE1.输入输出：2.应用：3.优缺点：VAE代表变分自编码器（VariationalAutoencoder），是一种生成模型，它可以从输入数据中学习潜在变量，并生成新的样本。1.输入输出：VAE的输入和输出都是连续向量。输入通常是图像、文本或声音等数据类型，输出可以是相同类型的数据，也可以是新的数据样本。2.应用：VariationalAutoencoder(VAE)可以用于数据的增广分布，具体来说，它可以生成与原始数据分布相似但是又具有一定变化的新数据样本，从而扩展原始数据集合的规模和多样性。这种应用常常被称为生成数据增广（generativedataaugmentation）
论文原文：Auto-EncodingVariationalBayes[OpenReview(ICLR2014)|arXiv]本文记录了我在学习VAE过程中的一些公式推导和思考。如果你希望从头开始学习VAE，建议先看一下苏剑林的博客（本文末尾有链接）。VAE的整体框架VAE认为，随机变量\(\boldsymbol{x}\simp(\boldsymbol{x})\)由两个随机过程得到：根据先验分布\(p(\boldsymbol{z})\)生成隐变量\(\boldsymbol{z}\)。根据条件分布\(p(\boldsymbol{x}|\boldsymbol{z})\)由\(\boldsymbol{
