Classifier-Free Diffusion Classifier-Free Diffusion是Guided Diffusion的同期工作,发表于Nips 2021 Workshop。我们先前介绍的Guided Diffusion是因为觉得从头训练一个条件扩散模型εθ(xt,t,y)比较费时费力,但是对我们有钞能力的谷歌研究员来说,算力瓶颈什么都是不存在的!所以我们就考虑怎么训练一个好的模型εθ(xt,...
一、 Classifier Guidance Diffusion 2021年OpenAI在「Diffusion Models Beat GANs on Image Synthesis」中提出Classifier Guidance,使得扩散模型能够按类生成。后来「More Control for Free! Image Synthesis with Semantic Diffusion Guidance」把Classifier Guidance推广到了Semantic Diffusion,使得扩散模型可以按图像、按文本和...
在这个示例中,DiffusionModel是一个假设的预训练扩散模型。guided_diffusion函数实现了Classifier-free Diffusion Guidance,它接受模型、当前时间步的噪声数据、时间步、条件信息和指导比例作为输入,并返回指导的噪声预测。 请注意,这个示例代码只是一个框架,用于说明Classifier-free Diffusion Guidance的基本概念。在实际应用中...
然而,直接将引导条件作为模型的输入,直到 Classifier-Free Diffusion Guidance 被提出前似乎效果也一般般。Classifier-Free Diffusion Guidance 这篇文章的贡献就是提出了一个等价的结构替换掉了外部的判别器,从而可以直接用一个扩散模型来做条件生成任务。 实际做法只是改变了模型输入的内容,有 conditional(除了随机高斯噪声...
Denoising diffusion probabilistic models (DDPMs) with classifier-free guidance such as DALL·E 2, GLIDE, and Imagen have achieved state-of-the-art results in high-resolution image generation. The downside to such models is that their inference process requires evaluat...
https://sunlin-ai.github.io/2022/06/01/Classifier-Free-Diffusion.html 关于 Classifier-Free Diffusion 的论文理解
論文概要タイトル:CLASSIFIER-FREE DIFFUSION GUIDANCE著者:Jonathan Ho & Tim Salimans, Google Research, Brain …
classifier-free diffusion guidance代码-回复 ClassifierFree Diffusion Guidance【代码】: A Step-by-Step Approach Introduction: In this article, we will provide a step-by-step guide on ClassifierFree Diffusion guidance code. Diffusion guidance is a technique usedto navigate an autonomous vehicle or ...
Classifier-free guidance 通过更直接的方式引导生成过程,生成器本身的损失函数就包含了条件信息,从而实现了更精细的控制。 知识点:文生图模型训练,样本训练对为文字描述+图像,中间去噪的gt为噪声,最终生成的结果是图像,classifier guidance 希望扩散模型在生成的时候,不仅仅去噪,同时朝着文字描述的条件生成,因此需要一个...