VAE
GAN直接拟合出来猫的图片对于n维向量的分布，通过对抗学习的方式获得较好的模型效果，这个方法虽然很暴力，但是却是有效的。
VAE则不同，他通过说我希望生成一张新的猫脸，那么这个n维向量代表的就是n个决定最终猫脸模样的隐形因素。对于每个因素，都对应产生一种分布，从这些分布关系中进行采样，那么我就可以通过一个深度网络恢复出最终的猫脸。
我们可以对编码器添加约束，就是强迫它产生服从单位高斯分布的潜在变量。正式这种约束，把VAE和标准自编码器给区分开来了。
CVAE类CGAN，CAVE-GAN结合两者优点