【导读】变分自编码器（VAE）是重要的生成式模型。与生成式对抗网络（GAN）类似，VAE也可以被用来生成逼真的图像和文本信息，但VAE的思想却与GAN有很大的区别。本文介绍Arxiv上的一篇93页VAE导论，该导论包含大量的公式推导和图示。

近几年来，生成式对抗网络（GAN）吸引了大量科研人员和工程师的关注。然而除了GAN，变分自编码器（VAE）也是这几年较为火热的重要的生成式模型。与GAN的利用生成器和判别器进行对抗的思路不同，VAE的核心组件是自编码器和KL散度约束。

Tutorial on Variational Autoencoders

paper 提出了个 VAE-GAN 模型，不过正如作者自己说的可能是 GPU 资源不够，图像质量并不太如意，而且用的是 FCN 不是 CNN；主要用 Entropy 来量化评估生成变现。

征服VAE——用约束优化训练VAE的高效方法