使用PyTorch基于CelebA数据集实现AIGC变分自编码器（VAE）是一项有趣的任务。在这个项目中，我们致力于设计一个高效的自编码器结构，以学习并生成具有高质量特征的人脸图像。通过结合AIGC的创新性和VAE的变分推断，我们能够在潜在空间中捕获复杂的面部特征。使用CelebA数据集，其中包含大量名人的面部图像，我们能够训练模型以生成逼真的、多样化的人脸图像。我们的实现将充分利用PyTorch的灵活性和GPU加速，以提高训练效率，并通过调整模型参数和超参数来优化生成结果。这个项目旨在展示AIGC VAE在人脸图像生成领域的应用潜力，并提供一个可用于研究和实际应用的基础框架.
