VAE模型的使用步骤如下：

1. 数据准备：整理数据，将其转换为模型可以处理的格式（如标准化、归一化等）。

2. 搭建网络：构建VAE模型，可以使用Keras、PyTorch等深度学习框架。

3. 训练模型：使用训练数据对模型进行训练。在训练过程中，会定义损失函数和优化器来最小化损失值。

4. 验证和评估模型：使用验证数据对模型进行验证和评估，可以使用多种指标如精确度、召回率、F1分数等。如果模型性能不够好，可以继续调优。

5. 使用模型：训练完成后，可以使用模型对新输入的数据进行预测和生成。

6. 调参和验证：可以进行超参数调优和交叉验证等进一步优化模型性能。

总之，使用VAE模型需要涉及数据准备、网络搭建、训练模型、验证和评估模型等一系列步骤，需要一定的深度学习基础和实践经验。