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SRVAE（用于实像超高分辨率的生成变分自动编码器） 致志，王立文，李卓德，玛丽·保妮·卡尼和萧婉琪 此仓库仅提供简单的测试代码，预训练的模型和网络策略演示。 我们提出了使用生成的变分自动编码器（dSRVAE）的联合图像去噪和超分辨率模型 我们参加CVPRW 请检查我们的 BibTex @InProceedings{Liu2020dsrvae, author = {Liu, Zhi-Song Siu, Wan-Chi and and Wang, Li-Wen and Li, Chu-Tak and Marie-Paule Cani and Yui-Lam Chan}, title = {Unsupervised Real Image Super-Resolution via Generative Variational AutoEncoder},

张量流和pytorch中的变体自动编码器 TensorFlow和PyTorch中可变自动编码器的参考实现。 我建议使用PyTorch版本。 它包括一个更具表达性的变分族的例子，。 变分推断用于使模型适合二值化MNIST手写数字图像。 推理网络（编码器）用于分摊推理并在数据点之间共享参数。 可能性通过生成网络（解码器）进行参数化。 博客文章： ： 具有重要性采样的示例输出，用于估计Hugo Larochelle的Binary MNIST数据集上的边际可能性。 测试集为-97.10边缘可能性。 $ python train_variational_autoencoder_pytor

tensorflow-mnist-VAE, MNIST变分自动编码器的Tensorflow实现 用于MNIST的变分本文介绍了一种用于 MNIST descripbed的变分自动编码器( VAE )的实现方法：基于等的自动编码变分贝叶斯。结果复制训练良好的VAE必须能够复制输入图像。图 5显示了不同dimensiona