尽管变分自动编码器（VAE）是一种影响广泛的深度生成模型，但我们对其很多方面都知之甚少。特别是，通常认为高斯编码器/解码器假设降低了VAE在生成真实样本中的有效性。为此，论文《Diagnosing and Enhancing VAE Models》的作者严格分析了VAE的目标函数，以区分这种认识在何种情况下是成立的。然后，他们利用获得的信息开发了一个简单的VAE增强版，它不需要额外的超参数或灵敏的调整。从数量上来说，这一模型产生了清晰的样本和稳定的FID分数，可媲美许多GAN模型，同时保留了原始VAE体系架构的理想属性。