本文提出了一种基于变分自编码器和神经自回归模型的方法来学习全局表示，通过控制全局潜在特征并去除无关信息，提高生成建模性能。实现了MNIST、OMNIGLOT和Caltech-101 Silhouettes密度估计任务的最先进结果。