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RealNVP 把若干可逆模块按顺序堆叠，形成从数据空间到潜在空间的完整映射。其网络主体由四个功能模块组成：'''仿射耦合层'''（coupling）负责可逆的特征变换，每个耦合层输出后接'''批量归一化'''（batch normalization）以稳定训练；'''压缩'''（squeeze）负责降低空间分辨率并把信息重排到通道；'''变量分解'''（factor out）负责在每个尺度末尾抽取一部分变量作为潜在编码。其中，仿射耦合层通过 空间棋盘（checkerboard）与通道级（channel-wise）两种掩码实现，二者交替使用。

RealNVP 把若干可逆模块按顺序堆叠，形成从数据空间到潜在空间的完整映射。其网络主体由四个功能模块组成：'''仿射耦合层'''（coupling）负责可逆的特征变换，每个耦合层输出后接'''批量归一化'''（batch normalization）以稳定训练；'''压缩'''（squeeze）负责降低空间分辨率并把信息重排到通道；'''变量分解'''（factor out）负责在每个尺度末尾抽取一部分变量作为潜在编码。其中，仿射耦合层通过 空间棋盘（checkerboard）与通道级（channel-wise）两种掩码实现，二者交替使用。

[[文件:Realnvp multiscale.svg|缩略图|RealNVP 多尺度分层架构示意图。|替代=|753x753像素]]

[[文件:Realnvp multiscale.svg|缩略图|RealNVP 多尺度分层架构示意图。BN 为批量归一化（Batch Normalization）操作的简写。|替代=|753x753像素]]

如上图所示，输入图像 <math>\mathbf{x}</math> 首先进入 Scale 1。每个非末尺度内部依次经过 3 个 checkerboard 掩码的耦合层（每个耦合层输出后接批量归一化）、Squeeze 压缩块、再 3 个 channel-wise 掩码的耦合层（同样每个后接批量归一化），最后通过 Factor Out 把当前特征一分为二；末尺度则只经过 4 个 checkerboard 耦合层（同样每个后接批量归一化）就进行 Factor Out。一半结果作为 <math>\mathbf{z}^{(i)}</math> 抽出，另一半 <math>\mathbf{h}^{(i)}</math> 继续传入下一尺度。不同尺度之间通过折线连接，最终把每个 <math>\mathbf{z}^{(i)}</math> 展平为向量后按顺序拼接成完整潜变量 <math>\mathbf{z}</math>。虽然各 <math>\mathbf{z}^{(i)}</math> 的展平长度不同（依次为 <math>HWC/2, HWC/4, \dots, HWC/2^{L-1}</math>），但它们的总和恰好等于输入维度 <math>HWC</math>，因此整体变换保持维度不变。这种分层设计的意图是：早期尺度保留高分辨率的局部细节，后期尺度处理低分辨率的全局结构，并通过逐步分解减少后续层的计算量。

如上图所示，输入图像 <math>\mathbf{x}</math> 首先进入第一层 Scale 1。每个非末尺度内部依次经过 3 个 checkerboard 掩码的耦合层Coupling（每个耦合层输出后接批量归一化BN）、压缩块Squeeze 、再 3 个 channel-wise 掩码的耦合层（同样每个后接批量归一化），最后通过变量分解 Factor Out 把当前特征一分为二；末尺度则只经过 4 个 checkerboard 耦合层（同样每个后接批量归一化）就进行 Factor Out。一半结果作为 <math>\mathbf{z}^{(i)}</math> 抽出，另一半 <math>\mathbf{h}^{(i)}</math> 继续传入下一尺度。不同尺度之间通过折线连接，最终把每个 <math>\mathbf{z}^{(i)}</math> 展平为向量后按顺序拼接成完整潜变量 <math>\mathbf{z}</math>。虽然各 <math>\mathbf{z}^{(i)}</math> 的展平长度不同（依次为 <math>HWC/2, HWC/4, \dots, HWC/2^{L-1}</math>），但它们的总和恰好等于输入维度 <math>HWC</math>，因此整体变换保持维度不变。这种分层设计的意图是：早期尺度保留高分辨率的局部细节，后期尺度处理低分辨率的全局结构，并通过逐步分解减少后续层的计算量。

正向流程可概括为：

正向流程可概括为：