一位用户正在记录他们从头开始训练图像生成模型的过程，首先从变分自编码器 (VAE) 开始。他们发现最初的积极结果具有误导性，因为他们是在模型已经见过的数据上进行测试的。在对未见过的数据进行测试后，VAE 的性能显著下降，这凸显了对 VAE 等基础组件进行严格的、分布外测试的重要性。用户计划在完成后开源该模型，并就开源模型的测试方法和优先级征求社区意见。 AI
影响 提供了对训练基础 AI 模型实际挑战和最佳实践的见解。
排序理由 用户生成的内容，详细介绍了个人项目和经验教训，而不是正式发布或研究论文。
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