通过量化和概率质量函数概念从自编码器的潜空间采样
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。通过概率质量函数的概念，结合量化处理，我们引入了一种新颖的后训练采样算法，该算法可以从生成模型的潜在空间中取样，使得重建的样本更接近真实图像。我们的方法在速度上大大提高了运行效率，性能优于基于高斯混合模型的采样技术，并在一系列模型和数据集上展现了显著的改进。我们还证实了我们的方法在估算潜在空间分布方面的有效性，相比于高斯混合模型的采样技术，特别是通过 Wasserstein 距离的比较。
通过概率质量函数和量化处理，引入了一种新的后训练采样算法，使得重建的样本更接近真实图像。该方法在速度和性能上优于高斯混合模型的采样技术，并在多个模型和数据集上展现了显著的改进。同时，证实了该方法在估算潜在空间分布方面的有效性，特别是通过Wasserstein距离的比较。
