Generative Models · Interactive Lab
拖動滑桿，即時看到公式數值變化 + MATLAB 風格的動態圖：機率分佈、重參數化取樣、潛在空間、KL 散度與損失函數。三個分頁對應三種模型。
編碼器把輸入壓成一個分佈 q(z|x)=N(μ, σ²)。拖動 μ、σ 看它如何變化。
σ 越大 → 分佈越胖、z 抖動越大；μ 離 0 越遠 或 σ 離 1 越遠 → KL 越大（被「拉回」原點的力越強）。
總損失是「相加」：模型同時壓低兩者。重建損失在此以 σ 偏離 1 的程度示意（真實訓練由解碼器決定）。
β-VAE 在 KL 前面加一個旋鈕 β，調節「還原精準 vs 潛在空間規整」的平衡。
β=1 → 普通 VAE。β 調大 → KL 權重變重，潛在分佈被更用力拉成「單位圓」（規整、好解耦），但還原變糊。β=0 → 幾乎不管規整，退化成普通自編碼器。
CVAE 多餵一個「條件 c」給解碼器。c 決定「是哪一類」，z 決定「長什麼樣的變化」。
同一個 c、拖動 z → 同一個數字的不同「手寫風格」。
同一個 z、換 c → 立刻變成別的數字。這就是「可指定類別 + 保有變化」。