VAE，全称Variational Auto-Encoder，即变分自编码器，是一种深度生成模型，由Kingma等人在2014年提出。它基于变分贝叶斯推断，与传统自编码器不同，VAE以概率的方式描述潜在空间，因此在数据生成方面具有显著的应用价值。VAE一经提出便在深度生成模型领域获得了广泛关注，与生成对抗网络（GAN）一同被视为无监督式学习领域最具研究价值的方法之一。
VAE的基本原理是通过编码器（Encoder）和解码器（Decoder）两部分组成。编码器将输入数据（如图片）转换为一个理想的数据分布，解码器则将这个分布转换回生成样本。VAE的目标是使生成样本与真实样本尽可能接近，从而实现高效编码与解码。在这个过程中，编码器的输出结果能对应到目标分布的均值和方差。
VAE在应用上类似于滤镜，尤其在生成AI绘画时，它对输出的颜色和线条有显著影响。例如，未使用VAE的图像可能整体颜色较暗淡，而使用VAE后，图像的颜色会更加鲜明。不同的VAE模型会带来不同的效果，因此用户可以根据需求选择合适的模型。
在技术层面上，VAE的核心在于其独特的编码器设计。它不仅包含传统编码器，还特别包括了两个部分：一个用于计算均值，另一个用于计算方差。这种设计使得VAE在处理数据时更为灵活和高效。此外，VAE在训练过程中，通过调整编码器和解码器，旨在最大化似然函数，从而实现更好的生成效果。
VAE作为一种先进的生成模型，其在图像处理、机器学习等领域展现出了巨大的潜力和价值。随着技术的不断进步，VAE的应用范围和影响力预计将进一步扩大。