VAE
Generatives Modell, das lernt, Daten in einen "latenten Raum" zu komprimieren und daraus wieder zu erzeugen.
Encoder → latenter Vektor → Decoder. Unterscheidet sich vom klassischen Autoencoder durch probabilistische Regularisierung, was einen glatten, gut durchsampelbaren latenten Raum ergibt. Baustein in Stable Diffusion (Bild in einen pixel-effizienten latenten Raum kodieren, dort diffundieren, wieder dekodieren).