variational-autoencoder

Qwen-Image-VAE-2.0 是一个高压缩变分自编码器套件，通过增强的架构、大规模训练和语义对齐策略，提升了重建保真度和可扩散性。

本文提出了一种两阶段的神经符号框架，利用弱监督（仅需 1% 的标签）结合基于 Slot 的变分自编码器（VAE），学习用于以对象为中心的视觉推理的可解释符号，在领域泛化方面优于基础模型。

# 变分有损自编码器 来源: [https://openai.com/index/variational-lossy-autoencoder/](https://openai.com/index/variational-lossy-autoencoder/) ## 摘要 表示学习旨在将观测数据的某些方面暴露在学习表示中，这种表示便于分类等下游任务。例如，对于二维图像，一个好的表示可能是只描述全局结构并丢弃有关详细纹理信息的表示。在本文中，我们提出