قدّم Kingma وWelling (2014) المُرمِّز التلقائي التبايني، الذي يدرّب مُرمِّزًا على تحويل البيانات إلى فضاء كامن احتمالي متصل، ومفكّكَ ترميز على إعادة بنائها، ما يتيح الضغط وتوليد عينات جديدة معًا. وكانت المساهمة الأساسية طريقةً عملية لتدريب هذه النماذج بالانحدار التدرّجي (حيلة إعادة المعلمة).
أثّرت نماذج VAE في الأساليب التوليدية اللاحقة، وتشكّل أساسًا لأجزاء من الأنظمة الحديثة مثل مولّدات الصور القائمة على الانتشار الكامن.