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VAE v. s. CVAE 直观理解 - 知乎
本文使用 Zhihu On VSCode 创作并发布VAE (Variational Auto Encoder) 和 CVAE (Conditional VAE)现在用的越来越多，但是如果直接从数学公式中理解的话，还挺困难。
零碎的知识点（十五）：理解条件变分自编码器 Conditional Variational Autoencoders （CVAE）：简单原理与 . . .
条件变分自编码器（CVAE）是一种生成模型，能够根据给定的条件信息（如标签、文本描述）生成符合特定要求的数据（如图像、文本）。
条件变分自编码器 (CVAE) - apxml. com
此时，条件变分自编码器 (CVAE) 就发挥作用了。它们通过将条件信息融入编码和解码过程来扩展 VAE 框架，从而实现目标数据生成。
深度探索：卷积变分自动编码器 (CVAE)及其应用-百度开发者中心
本文简明扼要地介绍了卷积变分自动编码器 (CVAE)的基本概念、工作原理、优势及其在图像处理、文本生成等领域的实际应用。
变分自编码器 (VAE)、条件变分自编码器 (CVAE)简介（文末附Torch代码） - 知乎
除此之外，还有一种加条件的思路，也就是条件变分自编码器 CVAE。论文中标准结构的CVAE，encoder的输入变为原始的手写数字图像和数字类别信息的拼接，输出不变。
CVAE（条件变分自动编码器）简单理解 - 火锅先生 - 博客园
之前的文章介绍了 AE和VAE，指出了它们的优缺点。 AE适合数据压缩与还原，不适合生成未见过的数据。 VAE适合生成未见过的数据，但不能控制生成内容。本文所介绍的CVAE（Conditional VAE）可以在生成数据时通过指定其标签来生成想生成的数据。 CVAE的结构图如下
一文搞懂变分自编码器(VAE, CVAE) - 简书
在条件变分自编码器 (CVAE)中，模型的输出就不是了，而是对应于输入的任务相关数据，不过套路和VAE是一样的，这次的最大似然估计变成了，即：：
理解与应用：变分自编码器（VAE）与条件变分自编码器（CVAE）-CSDN博客
2 CVAE 2 1 CVAE简介 VAE是无监督训练的，因此很自然想到：如果有标签数据，那么能不能把标签信息加进去辅助生成样本呢？这个问题的意图，往往是希望能够实现控制某个变量来实现生成某一类图像。