为什么VAE效果不好，但VAE+diffusion效果就好了？

1. 什么是VAE?

VAE（Variational Autoencoder，变分自编码器）是一种基于概率生成模型的深度学习框架，主要用于数据生成和潜在空间建模。它结合了自编码器（Autoencoder）的结构和变分推断（Variational Inference）的思想，能够从数据中学习有意义的潜在表示，并生成与训练数据相似的新样本。

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VAE的核心思想

1. 编码-解码结构
   类似传统自编码器，VAE包含两个部分：

   • 编码器（Encoder）：将输入数据（如图像）映射到一个低维的潜在空间（latent space），输出潜在变量的分布参数（如均值和方差）。
   • 解码器（Decoder）