文章目录（零）前言（一）什么是VAE（二）模型嵌入VAE了么（三）我们能做什么（3.1）准备常见的VAE（3.2）下载模型对应的VAE（3.3）快捷设置中打开VAE下拉列表选择（3.4）对比不同VAE生成的效果（零）前言本篇主要提及模型的VAE，通常情况下我们不用考虑它，但是有些特别是早期模型并没有整合VAE……更多不断丰富的内容参考：🔗《继续Stable-DiffusionWEBUI方方面面研究(内容索引)》（一）什么是VAEVAE（VariationalAuto-Encoder变分自动编码器）虽然简称是编码器，实际上是编码解码器（我们用到的就是解码器部分啊）。负责将把潜在表征重新转回图片形
手把手教你设计并训练一个VAE生成模型1VAE简介2生成手写数字实践3调用生成模型生成指定数字1VAE简介VAE（VariationalAutoencoder）变分自编码器是一种使用变分推理的自编码器，其主要用于生成模型。VAE的编码器是模型的一部分，用于将输入数据压缩成潜在表示，即编码。VAE编码器包括两个子网络：一个是推断网络，另一个是生成网络。推断网络输入原始输入数据，并输出两个参数：均值和方差。这些参数用于描述编码的潜在分布。生成网络输入潜在编码并输出重构的输入数据。为了从输入数据中学习潜在表示，VAE采用变分推理的方法。变分推理是一种通过最大化对数似然来学习潜在分布的方法。首先，我们
学习了网上好多教程，感觉对这块理解得差不多了，干脆自己写一写，也方便以后复习回顾。目录1.从AE谈起 2.VAE基础知识 2.1VAE基本介绍 2.2VAE推导2.2.1 KL散度2.2.2 变分推断2.2.3 推导过程2.2.4 推导结果 3.代码实现3.1.1VAE.py3.1.2main.py4.参考资料1.从AE谈起 说到编码器这块，不可避免地要讲起AE（AutoEncoder）自编码器。它的结构下图所示：图1AE基本结构 据图可知，AE通过自监督的训练方式，能够将输入的原始特征通过编码encoder后得到潜在的特征编码，实现了自动化的特征工程，并且达到了降维和泛化的目的。
学习了网上好多教程，感觉对这块理解得差不多了，干脆自己写一写，也方便以后复习回顾。目录1.从AE谈起 2.VAE基础知识 2.1VAE基本介绍 2.2VAE推导2.2.1 KL散度2.2.2 变分推断2.2.3 推导过程2.2.4 推导结果 3.代码实现3.1.1VAE.py3.1.2main.py4.参考资料1.从AE谈起 说到编码器这块，不可避免地要讲起AE（AutoEncoder）自编码器。它的结构下图所示：图1AE基本结构 据图可知，AE通过自监督的训练方式，能够将输入的原始特征通过编码encoder后得到潜在的特征编码，实现了自动化的特征工程，并且达到了降维和泛化的目的。
目录一sd安装二目标三sd基础3.1模型3.2vae（Variationalautoencoder，变分自编码器）3.3embedding3.3.1安装方式3.3.2使用方式3.4Lora3.4.1lora组成3.4.2使用：3.4.3效果3.4.4测试不同CFG效果3.5hypernetworks超网络3.6补充四总结转载请注明出处：🔗https://blog.csdn.net/weixin_44013533/article/details/130297373sd玩了很久了，自去年国庆刚出来，引起一片lsp欢呼，我那段时间也沉迷抽卡。后续一段时间的炼丹潮也就没跟进了，然后又陆续出来一些大模型
一、技术背景变分自编码器（VAE）是一种深度生成模型，可以用于从高维数据中提取潜在的低维表示，并用于生成新的样本数据。自编码器（Autoencoder）是深度学习领域中常用的一种无监督学习方法，其基本思想是通过将输入数据压缩到低维表示，然后将其解压缩回原始空间，从而实现对数据的重构。自编码器的训练过程可以通过最小化重构误差来完成。但是，传统的自编码器无法对数据进行采样或生成，因此无法应用于生成模型中。VAE是一种改进的自编码器模型，它采用了概率编码和解码的方式，并通过引入KL散度来强制潜在表示服从预先定义的高斯分布。这种模型的主要优点是可以从潜在空间中采样生成新的数据，并且可以进行无监督学习。
本文全网原创于CSDN：落难Coder，未经允许，不得转载！扩散模型简单介绍我们来讲一下什么是扩散模型，如果你不了解一些工作，你可能不清楚它究竟是什么。那么我举两个例子说一下：AI作画（输入一些文字就可以得到与你描述相符的图像）和抖音大火的真图生成漫画风图等都是它的成果。如下图是我利用AI生成的漫画图。这里说的两个例子就表现出了扩散模型已经有的两个能力：文生图以及根据文字/图像对已有图像进行改图，当然这里的工作只是有限的列举，在各个方面扩散模型仍有很多优秀表现。接下来，我们定义一下扩散模型：扩散模型是根据文本/图像输入生成原创性的贴近真实的图片输出。值得一提的是，这里原创性是至关重要的，很多我
目录1前言2VAE模型2.1VAE模型推导2.2重参化技巧3QA3.1生成体现在什么地方3.2AE和VAE的区别4另一种角度理解VAE5总结不足6参考文献1前言 本文为自己自学内容的记录，其中多有借鉴别人博客的地方，一并在参考文献中给出链接，其中大部分截图来自李宏毅深度学习PPT课件。其中内容有理解不到位的地方，各位大佬在评论区给出修改意见，感恩。 本文前置知识高斯混合模型和EM算法，如果不了解这两种算法直接看VAE模型会有理解上的障碍。2VAE模型2.1VAE模型推导 VAE模型的初始化推导和EM算法的推导有相似之处，不同的是在VAE模型中隐变量ZZZ是一个连续的无穷维而不是跟高斯分布
前言2018年我写过一篇博客，叫：《一文读懂目标检测：R-CNN、FastR-CNN、FasterR-CNN、YOLO、SSD》，该文相当于梳理了2019年之前CV领域的典型视觉模型，比如2014R-CNN2015FastR-CNN、FasterR-CNN2016YOLO、SSD2017MaskR-CNN、YOLOv22018YOLOv3随着2019CenterNet的发布，特别是2020发布的DETR(End-to-EndObjectDetectionwithTransformers)之后，自此CV迎来了生成式下的多模态时代1月3月4月5月6月8月10月11月2020DETRDDPMDDIM
目录StableDiffusion模型模型调配模型设置 变分自编码器（VAE）模型 模型调配模型设置 lora模型（原生）（插件）模型调配模型设置 AI生成prompt及模型分享StableDiffusion模型 pastel-mix+对应的VAE StableDiffusion模型国风+Lora模型墨心+疏可走马StableDiffusion模型国风+Lora模型小人书StableDiffusion模型realist+Lora模型 AsianGirlFashion(微博小红书抖音网红穿搭)StableDiffusion模型realist+Lora模型Fashion Girlv5.2Sta
