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JCIM | 基于条件VAE的多目标分子优化

为了验证模型的性能，作者比较了无条件的分子图变分自动编码器（MGVAE）和使用特定条件的 MGCVAE 的实验结果，并验证了该方法在大量数据的基础上，生成满足两个理想属性的分子是可行的。...MGVAE 和 MGCVAE 的目标函数如下： 这两个模型的主要区别在于目标函数中的条件向量 。...MGCVAE 模型架构如图 2 所示，它会将分子图重构为初始图矩阵，并将条件向量一同输入编码器，编码器将其转换为潜在空间的向量。然后，潜在向量与条件向量经过解码器生成了新分子的初始图矩阵。...3 结果和讨论 多目标优化 MGVAE 和 MGCVAE模型用相似的数据集进行训练，MGVAE 在没有任何约束条件的情况下生成了10000个分子，而 MGCVAE在第一个条件（ClogP, C1={0,...它通过将多个目标属性分配给该模型中的条件向量，以此来控制这些目标属性，从而让模型生成了具有所需特性（ClogP 和 CMR）的分子。

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Stable Diffusion——外挂VAE模型

stablediffusion种的vae作用是什么? Stable Diffusion 是一种基于变分自编码器（VAE）的深度学习模型，其作用主要是用于文本生成图像。...具体来说，VAE是一种生成模型，可以学习到数据的潜在表示空间，并将其用于生成新的数据样本。...Stable Diffusion 的 VAE 模型在训练过程中会学习到一组潜在变量，这些潜在变量可以捕捉到图像中丰富的语义和结构信息。...总的来说，Stable Diffusion VAE 模型的作用是通过学习潜在表示空间，将文本表示转化为图像，从而实现高质量、稳定且可复现的文本生成图像任务。...测试模型： chilloutmix_NiPrunedFp32Fix.safetensors [fc2511737a] 测试AVE模型： vae-ft-mse-560000-ema-pruned.safetensors

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    生成模型VAE、GAN和基于流的模型详细对比

    生成算法有很多，但属于深度生成模型类别的最流行的模型是变分自动编码器(VAE)、gan和基于流的模型。 VAE 变分自编码器(VAE)是一种生成模型，它“提供潜在空间中观察结果的概率描述”。...简单地说，这意味着vae将潜在属性存储为概率分布。 变分自编码器(Kingma & Welling, 2014)或VAE的思想深深植根于变分贝叶斯和图形模型方法。...正如Dosovitskiy和Brox所指出的，VAE模型往往产生不现实的、模糊的样本。这是由数据分布恢复和损失函数计算的方式造成的。...这个竞争过程在训练中持续进行，直到鉴别器模型有一半以上的时间无法判断真假，这意味着生成器模型正在生成非常逼真的数据。 当鉴别器成功地鉴别出真假样本时，它会得到奖励它的参数保持不变。...自回归流的模型 当标准化流中的流动变换被框定为一个自回归模型，其中向量变量中的每个维度都处于先前维度的条件下，流模型的这种变化称为自回归流。与具有标准化流程的模型相比，它向前迈进了一步。

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    独家 | 为何无法构建出无偏见的AI语言模型

    “众所周知，用于AI模型训练的数据是这些偏见的主要来源，而我的研究表明了偏见是如何出现在模型开发的几乎每个阶段的。”...AI语言模型中存在偏见是一个棘手的问题，因为我们无法真正理解它们产生的原因，消除偏见的过程也无法做到完美。部分原因在于偏见作为一个复杂的社会问题，从技术的角度没有简单可行的解决方案。...诸如这类的研究可以鼓励公司追踪和记录他们的AI模型中的政治偏见，并对客户更为坦诚。例如，他们可以明确说明已知的偏见，从而用户就可以对模型的输出持保留态度。...他们采用强化学习来引导AI语言模型的输出，从而生成特定政治意识形态或去仇恨化的言论。 OpenAI使用强化学习，通过用户反馈，在发布AI模型之前对其进行微调。...而且，正如本文所述，当AI聊天机器人散布关于你的谣言时，目前几乎无法得到保护或进行求助。 《纽约时报》 相关文章：What does GPT-3 “know” about me?

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    深度学习的三大生成模型：VAE、GAN、GAN

    这种生成模型相当于构建了图像的分布，因此利用这类模型，我们可以完成图像自动生成（采样）、图像信息补全等工作。另外，小编Tom邀请你一起搞事情！...GAN的概念 同VAE模型类似，GAN模型也包含了一对子模型。GAN的名字中包含一个对抗的概念，为了体现对抗这个概念，除了生成模型，其中还有另外一个模型帮助生成模型更好地学习观测数据的条件分布。...如果判别模型太过强大，那么生成模型会产生两种情况：一种情况是发现自己完全被针对，模型参数无法优化；另外一种情况是发现判别模型的一些漏洞后，它的模型将退化，不管输入是什么样子，输出统一变成之前突破了判别模型防线的那几类结果...由于Caffe并不是十分适合构建GAN这样的模型，因此这里使用另外一个十分流行且简单易懂的框架——Keras来展示DC-GAN的一些细节。...虽然经过训练的GAN可以生成新的图像，但是它却无法解决一个问题——生成具有某种特征的图像。

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    深度学习的三大生成模型：VAE、GAN、GAN

    这种生成模型相当于构建了图像的分布，因此利用这类模型，我们可以完成图像自动生成（采样）、图像信息补全等工作。 ?...GAN的概念 同VAE模型类似，GAN模型也包含了一对子模型。GAN的名字中包含一个对抗的概念，为了体现对抗这个概念，除了生成模型，其中还有另外一个模型帮助生成模型更好地学习观测数据的条件分布。...如果判别模型太过强大，那么生成模型会产生两种情况：一种情况是发现自己完全被针对，模型参数无法优化；另外一种情况是发现判别模型的一些漏洞后，它的模型将退化，不管输入是什么样子，输出统一变成之前突破了判别模型防线的那几类结果...由于Caffe并不是十分适合构建GAN这样的模型，因此这里使用另外一个十分流行且简单易懂的框架——Keras来展示DC-GAN的一些细节。...虽然经过训练的GAN可以生成新的图像，但是它却无法解决一个问题——生成具有某种特征的图像。

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    基于深度学习的三大生成模型：VAE、GAN、GAN的变种模型

    这种生成模型相当于构建了图像的分布，因此利用这类模型，我们可以完成图像自动生成（采样）、图像信息补全等工作。...GAN的概念 同VAE模型类似，GAN模型也包含了一对子模型。GAN的名字中包含一个对抗的概念，为了体现对抗这个概念，除了生成模型，其中还有另外一个模型帮助生成模型更好地学习观测数据的条件分布。...如果判别模型太过强大，那么生成模型会产生两种情况：一种情况是发现自己完全被针对，模型参数无法优化；另外一种情况是发现判别模型的一些漏洞后，它的模型将退化，不管输入是什么样子，输出统一变成之前突破了判别模型防线的那几类结果...由于Caffe并不是十分适合构建GAN这样的模型，因此这里使用另外一个十分流行且简单易懂的框架——Keras来展示DC-GAN的一些细节。...虽然经过训练的GAN可以生成新的图像，但是它却无法解决一个问题——生成具有某种特征的图像。

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    在TensorFlow中对比两大生成模型：VAE与GAN

    本文中，作者在 MNIST 上对这两类生成模型的性能进行了对比测试。...（GAN）对给定数据分布进行建模，并且对比了这些模型的性能。...由于损失函数中还有其他项，因此存在模型生成图像的精度和本征向量的分布与单位高斯分布的接近程度之间存在权衡（trade-off）。这两部分由两个超参数λ_1 和λ_2 来控制。...生成器的任务是生成可以以假乱真的图像，令判别器也无法区分出来。也就是说，生成器和判别器是互相对抗的。...VAE（125）和 GAN（368）训练的最终结果 ? 显然，VAE 生成的图像与 GAN 生成的图像相比，前者更加模糊。这个结果在预料之中，因为 VAE 模型生成的所有输出都是分布的平均。

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    一文通解：VAE、Diffusion 与 Flow 模型原理与联系

    借此机会，我对从 VAE、扩散模型、Flow Matching 到 MeanFlow 的技术思路进行了梳理，整理成技术文档。...这使得VAE不仅能够进行数据压缩和特征提取，还可以用于生成新的类似样本。为什么不用AE作为生成模型呢？...Diffusion Model论文：Denoising Diffusion Probabilistic Models扩散模型不像VAE是一步编码+解码，而是就是多步加噪+去噪的过程。...在VAE生成数据中，由于对数据有压缩以及数据分布学习中的平滑性问题，图像生成效果不是很理想。扩散模型是对图片一步步进行加噪，得到X_T 是噪声图像；反向对特定分布的噪声图像，一步步去噪生成图片。...去噪过程从x_t 加噪生成x_{t-1} 好理解，从x_{t-1}去噪为x_0 就无法求解了。直观理解，从一张噪声图片，没有任何先验或者条件情况下，怎么知道去噪方向？

    3.1K13

    【GAN优化外篇】详解生成模型VAE的数学原理

    到了VAE，则期望构建一个生成模型，它将z视为生成样本的隐变量(隐变量，顾名思义是指不可观测到的变量，但其对模型中可观察变量的输出存在影响)，并对编码器和解码器进行了一些修改，最终实现了一个性能卓越的生成模型...2.VAE的思想 与FVBN和GAN等生成模型不同，我们希望通过定义一个由隐变量“控制”的生成模型： ?...这个生成模型生成样本的方式将十分简洁优雅：先从隐变量的分布Pθ(z)中采样得到z，然后在条件分布Pθ(x|z)中采样即可得到生成样本，但是这个生成模型无法搭建出来！...一般的训练生成模型必须先求解对数似然函数（也就是说以似然函数作为损失函数），然后使其最大，VAE的想法是：虽然无法求解准确的对数似然函数，但可以设法得到对数似然函数的下界，然后令下界极大即可，这就相当于近似地令对数似然函数达到极大了...小评 VAE与GAN不同，GAN属于隐式概率生成模型，在GAN中没有显式出现过似然函数，而VAE属于显式概率生成模型，它也力求最大化似然函数，但是不像FVBN模型中存在精确的似然函数以供最大化，VAE得到了似然函数的下界

    3.4K10

    条件扩散模型-结合条件输入的图像生成技术详解

    条件扩散模型-结合条件输入的图像生成技术详解 条件扩散模型（Conditional Diffusion Models, CDMs）近年来在图像生成领域获得了显著关注。...与传统的扩散模型不同，条件扩散模型在生成过程中引入了额外的条件信息，从而能够生成更为符合特定需求的图像。这篇文章将深入探讨条件扩散模型的基本原理，并通过代码实例展示如何利用条件输入高效地生成图像。...条件扩散模型概述 条件扩散模型是一类基于扩散过程的生成模型。扩散模型通过将噪声逐步加到图像上，然后通过反向扩散过程将噪声移除，从而生成新图像。...在条件扩散模型中，反向扩散过程不仅依赖于噪声图像，还结合了条件输入，以确保生成的图像符合条件要求。 条件扩散模型实现 我们将使用Python及PyTorch库来实现一个简单的条件扩散模型。...条件扩散模型的训练与优化 数据准备 为了训练条件扩散模型，我们需要准备数据集，其中每个图像都配有相应的条件标签。

    6.6K20

    不止补帧，更能补世界！港中文&快手可灵最新VideoCanvas实现真正任意时空视频补全

    通过零填充方式对任意空间区域进行统一表示，无需修改模型结构或重新训练VAE。 构建 VideoCanvasBench 基准，用于评估任意时空视频补全任务下的帧间一致性与跨场景创造力。...在一个内部的隐空间视频扩散模型上构建本文的框架，因为目前没有任何开源模型专为我们的新任务——任意时空补全——设计（详见附录 A）。...综合来看，这些结果表明两点：首先，基于填充的解决方案尽管时间精确，但由于 VAE 信号损坏而降低质量；其次，隐空间条件和仅使用整数对齐无法解决帧级歧义。...如 AnyI2V 示例所示，我们的模型突破了首帧或首尾帧设置的限制。它可以从时间线上任意位置放置的任意数量的全帧条件中生成连贯的视频叙事，成功处理了先前方法无法定义的复杂插值与外推场景。...目前大多数领先的视频基础模型使用未在零填充时间数据上预训练的因果 VAE，因此无法通过简单的零填充实现任意时空控制。此类输入会引起分布偏移，需要对 VAE 与 DiT 主干进行高成本的重新训练。

    30210

    深度神经网络生成模型：从 GAN VAE 到 CVAE-GAN

    文中发现，采用3亿张训练图片作预训练后，所有模型的效果都可以得到明显提升。而且看上去3亿张训练图片也没有“喂饱”神经网络，依旧会发现训练图片越多效果越好）。...1.生成模型的派别：VAE 和 GAN 在最近几年，生成模型分为 VAE 和 GAN 两条路（其实还有一条值得继续的路是 PixelCNN/RNN，另外我可能还有个不一样的路子...）。...首先，在构造生成模型时，人们渐渐发现，最常用的是下面四个网络： E：编码器 Encoder。给定一张图 x，可以将其编码为隐变量 z（且希望满足高斯分布）。...VAE 的目标是， x' 接近 x，同时 z 接近高斯分布（这样我们可以很容易地构造大量 z，从而生成大量 x'）。 为什么 VAE 生成的图像会模糊？...取长补短，E+G+C+D = CVAE-GAN 看 CVAE-GAN 的结构图： 首先，之前说过了，VAE 的 G 比 GAN 的 G 更有前途，所以前面是 VAE 的结构。

    2.1K100

    VAE、GAN、Info-GAN：全解深度学习三大生成模型

    这个模型被称为Decoder，也就是本章的主题——生成模型。 到这里VAE的核心计算推导就结束了。由于模型推导的过程有些复杂，下面就来看看VAE实现的代码，同时来看看VAE模型生成的图像是什么样子。...GAN的名字中包含一个对抗的概念，为了体现对抗这个概念，除了生成模型，其中还有另外一个模型帮助生成模型更好地学习观测数据的条件分布。...如果判别模型太过强大，那么生成模型会产生两种情况：一种情况是发现自己完全被针对，模型参数无法优化；另外一种情况是发现判别模型的一些漏洞后，它的模型将退化，不管输入是什么样子，输出统一变成之前突破了判别模型防线的那几类结果...由于Caffe并不是十分适合构建GAN这样的模型，因此这里使用另外一个十分流行且简单易懂的框架——Keras来展示DC-GAN的一些细节。...虽然经过训练的GAN可以生成新的图像，但是它却无法解决一个问题——生成具有某种特征的图像。

    1.7K80

    构建对象检测模型

    TensorFlow对象检测API 一种通用的目标检测框架 通常，我们在构建对象检测框架时遵循三个步骤： 首先，使用深度学习模型或算法在图像中生成一组的边界框（即对象定位） ?...这种分解有显著减少计算和模型大小的效果。 ? 如何加载模型？ 下面是一个循序渐进的过程，遵循Google Colab。你也可以调试查看代码。 安装模型 !...Inception-SSD Inception-SSD模型的架构与上述MobileNet SSD模型的架构相似。区别在于，这里的基本架构是Inception模型。 如何加载模型？...如何加载模型？...下面是给faster RCNN模型的示例图像： ? 如你所见，这比SSD Mobilenet模型要好得多。但它比之前的模型慢得多。 你应该选择哪种目标检测模型？

    1.7K10

    Commun. Chem. | FRATTVAE：基于片段树 Transformer 的变分自编码器

    FRATTVAE 通过预处理将分子分解为片段并组织成树结构，利用树位置编码和 ECFP 嵌入片段特征，再通过 Transformer-based VAE 进行编码和解码，同时结合条件变体实现定向生成。...后者如Junction Tree VAE（JTVAE）和Hierarchical VAE（HierVAE），通过将分子分解为片段并构建树结构，减少了无效结构的生成，但依赖LSTM的序列处理机制导致计算速度慢...变分自编码器（VAE）作为主流框架，通过构建连续的化学潜在空间实现分子的编码与解码，但其在处理立体异构体、含盐或溶剂分子时，传统图表示往往失效。...结果显示，FRATTVAE 在多个数据集上表现优异，尤其在 FCD 等关键指标上超越现有方法，在处理大型分子的数据集上也展现出高重建精度和良好的性质分布匹配度，部分模型因无法处理特定数据集或性能不佳而表现较差...（JTVAE因计算成本过高无法运行）。

    18310

    在TensorFlow中对比两大生成模型：VAE与GAN（附测试代码）

    来源：机器之心 本文长度为3071字，建议阅读6分钟 本文在 MNIST 上对VAE和GAN这两类生成模型的性能进行了对比测试。...本项目总结了使用变分自编码器（Variational Autoencode，VAE）和生成对抗网络（GAN）对给定数据分布进行建模，并且对比了这些模型的性能。...由于损失函数中还有其他项，因此存在模型生成图像的精度，同本征向量的分布与单位高斯分布的接近程度之间存在权衡（trade-off）。这两部分由两个超参数λ_1 和λ_2 来控制。...生成器的任务是生成可以以假乱真的图像，令判别器也无法区分出来。也就是说，生成器和判别器是互相对抗的。...这个结果在预料之中，因为 VAE 模型生成的所有输出都是分布平均。为了减少图像的模糊度，我们可以使用 L1 损失来代替 L2 损失。

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