VAE在图像合成中的应用：实现虚拟现实和增强现实

作者：禅与计算机程序设计艺术

1.简介

自动编码器（AutoEncoder）是一种无监督的机器学习模型，它能够对输入数据进行压缩和解压，以达到降维、重建数据的目的。最近很热门的一个研究领域是生成对抗网络（Generative Adversarial Networks），其基于两个相互博弈的神经网络，一个生成网络负责产生逼真的图片，另一个判别网络则负责判断生成的图片是否来自于真实的数据分布。但是对于非结构化的图像数据来说，训练GAN模型通常需要复杂的架构设计和超参数调整，同时GAN模型的性能受限于采样空间和模型能力的限制。为了解决这个问题，提出了一种新的基于变分自动编码器（Variational Autoencoder，VAE）的方法，可以有效地将非结构化的输入数据转换到高维空间中，从而实现图像的生成和增强。

目前，由于种种原因，VAE还没有得到广泛的应用，比如在图像生成方面，模型效果不佳，在生成速度上也存在瓶颈等。然而，由于其独特的思想和理论，VAE已经被越来越多的人们所认可，并得到许多学者的研究。本文的目标就是用简单的语言和数学公式，阐述一下VAE在图像合成中的应用。

2.相关工作

2.1. 传统的图像生成方法

传统图像生成方法主要包括两种：

1. 基于统计模型的模型-生成方法：基于概率论的统计模型，如条件随机场、图模型等；
2. 深度学习模型的生成方法：如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等。