VAE（變分自編碼器，Variational Autoencoder）是一種生成模型，它的主要作用包括：
數據增廣分布：VAE可以用於生成與原始數據分布相似但具有一定變化的新數據樣本，從而擴展原始數據集合的規模和多樣性。這被稱為生成數據增廣（generative data augmentation）。VAE通過在潛在空間中採樣，然後利用解碼器將採樣的潛在向量轉換成新的數據樣本。通過操作潛在空間的維度，可以對生成的數據進行有選擇性的變化。
生成新數據：VAE可以生成與原始數據類似但不完全相同的新數據，如圖像、音頻、文本等。這使VAE作為一種生成模型，在圖像合成、自然語言生成等領域有廣泛的套用。
數據壓縮與降維：VAE還可以用於對原始數據進行壓縮和降維，通過編碼器將原始數據映射到潛在空間中的低維表示，減少數據的存儲空間和計算複雜度。
此外，VAE乳液在多個領域也有廣泛的套用，例如：
建築材料領域：用於製作水泥砂漿、填縫劑、粘合劑、防水塗料和修補劑，以及隔音板和隔熱材料，提高建築物的舒適性和能源利用效率。
紡織印染領域：用作助劑，改善紡織品的耐水性、耐劃痕性和抗皺性。
造紙領域：改善紙張的透氣性、強度和表面潤滑性，降低造紙成本。
塗料領域：提高塗料的附著力、耐候性和防水性，調整黏度和流變性。
膠黏劑領域：用作膠黏劑，具有優異的粘結強度和防水性。
標籤和密封材料領域：用於製作薄膜、標籤和密封材料，具有優異的拉伸性和撕裂性。