文章结构
VAE基本原理
- 什么是autoencoder？
- 它的主要问题是什么？为什么要使用VAE
- VAE基本结构以及VAE的训练目标。
Autoencoder主要的结构就是一个encoder和decoder的形式，encoder主要是将输入的数据压缩整一个很小的latent vector。Decoder是解码或者还原latent vector。为什么Autoencoder不好，是因为在encoder学习到的latent space并不是uniformly distributed,而是在一些位置上会有 discrete data patches。这些discrete data patches在decoder解码的时候会出现毫无意义的输出。所以这也是为什么autoencoder只能在数据压缩或者数据重建上面取得不错的结果，但是在数据生成方面AE是结构上是明显不足的。
那么根据AE在latent space中出现的问题，VAE的出现就很自然，因为对于这种non-uniformly distributed的latent而言的话，最自然的想法就是去估计这个latent space的分布，但是对这样的分布又无法在数学上做到准确的计算，因为它是intractable的。VAE的目标就是去近似这个真实的分布，其实就是在最优它的marginal likelihood。自然的，这个marginal likelihood它有两个部分来组成，其中一个是KL Divergence，另外一个就是evidence lower bound (variational lower bound), 这两个项的关系就是 "你多我少，我少你多"，换句话来说，最大化variational lower bound就是在最小化KL divergence。但是有一个问题是需要注意的，就是在训练VAE的时候，从pytorch的角度上来讲，decoder的输入是从encoder输出的分布中的采样得到的，但是采样会导致computational graph上出现nondeterminitic node, 从而导致无法最反向传播。 所以这也就有了 reparameteration trick，大白话来说，它就是把sample出来的东西放到另外一个node上，让反向传播可以做。（把nondeterministic变成deterministic）
VAE在3D点云上的应用
VAE在3D点云上的应用主要就是generation，completion。其中我认为比较有趣且相对有用的3D点云生成的VAE结构一个是componet, 2019年的文章，相对较老，它主要分两个板块，一个是Part synthesis unit， 一个是Part composition unit。这篇文章的做法就是把一个2D shape拆分开，然后生成若干个parts，然后在合并到一起。这种结构比较可以用到3D人物的点云生成上面，因为3D人体每个部分的细节分布是不一样的，比如身体的shape可以用稀疏点云就可以大致的描述出它的形状了，但是脸部和手部，如果使用同样分布的稀疏点云，就很难描述出脸部的细节，比如五官。
近期较新的文章， 就是EditVAE，发表于2022年，它也使用可上述这种part-aware的形式，同时实现了复杂shape的生成和editing。