Variational Autoencoder(PyTorch)

Variational Autoencoder for face image generation implemented with PyTorch, Trained over a combination of CelebA datasets.

The loss function can divided to two fold: KL_loss and reconstruction loss.

1） KL_loss 用于约束隐特征的分布； 2） 重构损失用于保证重构的图像和原始图像内容尽可能一致

常用的重构损失是L2 loss，保证重构图像的每个像素服从高斯分布 本仓库代码用于研究SSIM作重构损失函数时生成图像的效果

Results

Original Faces vs. Reconstructed Faces:

Group (1)

Group (2)

Group (3)