该研究提出了一种基于主题引导的变分自编码器（TGVAE）模型，该模型使用高斯混合模型作为先验，建立了神经主题模块对语料中的主题进行指导性生成。实验结果表明，该模型在无条件和有条件文本生成方面优于传统的变分自编码器方法。

Mar, 2019

本文提出了一种简单而强大的生成模型，学习离散表示，可以生成高质量的图像、视频和语音，同时进行说话人转换和音素无监督学习。

Nov, 2017

本文提出了一种新颖的语言引导的码书学习框架 (LG-VQ)，旨在学习与文本对齐的码书，以提高多模态下游任务的性能。实验结果表明，我们的方法在重构和各种多模态下游任务上取得了优越的性能。

May, 2024

基于变分贝叶斯框架，提出一种新颖的统一框架，即分层量化变分自动编码器（HQ-VAE），其以离散表示形式随机学习层次化的离散特征，并解决了分层 VQ-VAE 中的代码本 / 层级坍塌问题，从而提高重建性能。

Dec, 2023

参考文献通过在线聚类学习方法 Clustering VQ-VAE（CVQ-VAE）解决了向量量化（VQ）中的代码书坍塌问题，提高了在复杂的计算机视觉任务中学习更大的代码书的效果。

Jul, 2023

介绍了一种更优秀的文本建模方法：将主题信息作为狄利克雷潜变量明确建模在变分自动编码机（VAE）中。提出的模型更适合重建输入文本，且由于引入的狄利克雷变量与传统的多元高斯变量之间固有的互动，使得模型更不容易出现 KL 散度消失。我们推导了新模型的变分下限，并在四个不同数据集上进行实验，结果表明，该模型在潜在空间的文本重建上更加优秀，并且所学特征的分类具有更高的测试准确性。

Oct, 2018

本文提出了一种基于采样的变分分布表示方法，用于自然语言生成中 deep latent variable models，并通过最大化互信息的正则化来解决 posterior collapse 问题，进一步发展了 VAE，并在多个文本生成场景中证明了其有效性和通用性。

Aug, 2019

该研究利用基于期望最大化算法的训练技术提高 VQ-VAE 模型在 CIFAR-10 数据集上的图像生成结果，并通过知识蒸馏技术，开发出一种非自回归机器翻译模型，其准确性几乎与强贪婪自回归基线变压器相当，但在推理速度上快 3.3 倍。

May, 2018

本文提出了一种基于 VQ-VAE 的鲁棒生成模型（RVQ-VAE），使用两个分离的码本进行训练以处理数据集中可能的异常值，并采用加权欧几里得距离来量化数据点以确保正确的匹配，实验证明此模型能够在大量数据点受到污染时从内固定集合中生成例子。

Feb, 2022

本文探讨矢量量化变分自编码器模型 (VQ-VAE) 进行大规模图像生成的应用，采用自回归先验信息，结合简单前馈编码器和解码器网络，以压缩的潜变量空间进行自动回归模型采样，同时使用多尺度层级 VQ-VAE 进行生成，取得比 Generative Adversarial Networks 更加优秀的样本生成品质。

Jun, 2019