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'''RealNVP'''（'''Real-valued Non-Volume Preserving'''，实值[[非体积保持]]变换）是一类基于[[标准化流]]（normalizing flows）的深度生成模型，由 Laurent Dinh、Jascha Sohl-Dickstein 与 Samy Bengio 于 2017 年提出<ref name="Dinh2017">{{cite journal|author1=Dinh L.|author2=Sohl-Dickstein J.|author3=Bengio S.|title=Density Estimation Using Real NVP|journal=International Conference on Learning Representations (ICLR)|year=2017|url=https://arxiv.org/abs/1605.08803}}</ref>。它的核心思想可以概括为：'''用一个完全可逆的神经网络，将复杂的数据分布逐步变换为简单的高斯分布。由于变换可逆，模型既可正向精确计算数据的概率密度，也可反向直接从高斯分布采样生成新数据。'''在标准化流的谱系中，RealNVP 属于[[耦合流]]（coupling flow）分支，与 NICE、Glow 同属一支，三者构成"加性耦合→仿射耦合→引入可逆 <math>1\times1</math> 卷积"的演进序列。RealNVP 的贡献也体现在两个层面：作为完整模型，它是标准化耦合流这一派的代表作；而其标志性的'''[[仿射耦合层]]'''又常被单独取出，作为通用可逆模块应用于标准化流之外的场合（见"应用"一节）。

'''RealNVP'''（'''Real-valued Non-Volume Preserving'''，实值[[非体积保持]]变换）是一类基于[[标准化流]]（normalizing flows）的深度生成模型，由 Laurent Dinh、Jascha Sohl-Dickstein 与 Samy Bengio 于 2017 年提出<ref name="Dinh2017">{{cite journal|author1=Dinh L.|author2=Sohl-Dickstein J.|author3=Bengio S.|title=Density Estimation Using Real NVP|journal=International Conference on Learning Representations (ICLR)|year=2017|url=https://arxiv.org/abs/1605.08803}}</ref>。它的核心思想可以概括为：'''用一个完全可逆的神经网络，将复杂的数据分布逐步变换为简单的高斯分布。由于变换可逆，模型既可正向精确计算数据的概率密度，也可反向直接从高斯分布采样生成新数据。'''在标准化流的谱系中，RealNVP 属于[[耦合流]]（coupling flow）分支，与[[NICE]]、[[Glow]] 同属一支，三者构成"加性耦合→仿射耦合→引入可逆 <math>1\times1</math> 卷积"的演进序列。RealNVP 的贡献也体现在两个层面：作为完整模型，它是标准化耦合流这一派的代表作；而其标志性的'''[[仿射耦合层]]'''又常被单独取出，作为通用可逆模块，它可以应用于标准化流之外的场合（见"应用"一节）。

[[文件:Realnvp flow anim.gif|缩略图|332x332像素|上图示意 RealNVP 的正向与反向流程：正向通过复合可逆变换将数据分布映射为标准高斯分布；反向则从高斯分布采样并逐层逆变换还原为数据。]]

[[文件:Realnvp flow anim.gif|缩略图|332x332像素|上图示意 RealNVP 的正向与反向流程：正向通过复合可逆变换将数据分布映射为标准高斯分布；反向则从高斯分布采样并逐层逆变换还原为数据。]]