VAE指的是变分自编码器（Variational Autoencoder）。它是一种神经网络模型，可以将输入数据压缩为较小的潜在空间，然后再将其解压缩回原始输入。这种技术可以用于图像压缩、降噪、数据可视化等任务。
潜在空间（latent space）用于表示输入数据的低维表示。简单来说，它是一个可以描述输入数据的向量空间，其中每个向量都代表着输入数据的一种抽象表示。这些抽象表示通常具有更简单、更易于理解的结构，因此在某些任务中，使用潜在空间比使用原始输入数据更为有效。
VAE的工作原理是，先将输入数据通过编码器网络映射到一个低维的潜在空间中，然后再通过解码器网络将潜在空间映射回原始输入空间。编码器网络学习将输入数据压缩为潜在空间中的表达，同时保留其重要特征。而解码器网络学习从潜在空间中重构原始输入。
VAE使用概率方法来定义潜在空间，这使它们能够生成新数据，这些数据类似于原始输入，但不完全相同。这使得VAE对图像和视频生成等应用非常有用，因为生成的输出有所不同。
如何使用VAE
在运行 Stable Diffusion 时，你不需要安装 VAE 文件，因为任何你使用的模型都已经有了默认的 VAE。当人们说下载和使用 VAE 时，他们指的是使用改进版本的 VAE。这是当模型训练者使用额外的数据进一步微调模型中的 VAE 部分时发生的。他们不会发布一个全新的模型，因为那个文件很大，而是只发布已经更新过的那一小部分。
嵌入了VAE的模型有哪些好处（VAE Baked）
- 提高生成图片的质量和多样性：VAE可以学习输入数据的潜在分布，从而生成与输入数据类似但不完全相同的新图片。这使得AI生成的图片更具多样性和创造力，同时也更接近真实图片。
- 降低维度：VAE可以将高维输入数据压缩到低维潜在空间中，从而降低数据的维度。
- 数据重建和降噪：VAE可以从损坏的或噪声污染的图像中学习重要的特征，然后生成清晰的、无噪声的图像。
- 生成新的创意艺术作品：VAE可以学习图像的潜在空间，从而生成类似于输入图像但不完全相同的新艺术作品。