从成本上看,Classifier Guidance 需要训练噪声数据版本的classifier网络,推理时每一步都需要额外计算classifier的梯度。 「Diffusion Models Beat GANs on Image Synthesis」通过详细的数学推导,总结DDPM和DDIM对应的classifier guidance diffusion算法如下: Algorithm.1 Classifier-guidance diffusion model 二、 Classifier-Free ...
Classifier-Free也叫“事前修改”方案,即直接将条件 y 加入到训练过程,因此模型需要重新训练,最早出现在《Classifier-Free Diffusion Guidance》。对于Classifier-Free,我们依然关心条件采样过程 p(x_{t-1}\mid x_t,y) ,只不过这里直接定义为: p_\theta(x_{t-1}\mid x_t,y)=N(\mu_\theta(x_t,y),...
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...
在classifier-free guidance model 中,没有利用 classifier,而是同时训练了condition model 和 unconditional model,而且使用同一个网络来实现,只需要需要输入信息中的类别信息即可,在生成过程中,则通过调整两种模型的 score 的权重来在多样性(FID)和真实度(IS)中权衡取舍。 3.2.1 训练 训练 训练的时候,对于 condition...
Semantic Diffusion Guidance(SDG)[4]是一个统一的文本引导和图像引导框架,通过使用引导函数来注入语义输入,以指导无条件扩散模型的采样过程,这使得扩散模型中的生成更加可控,并为语言和图像引导提供了统一的公式。 2.3 Classifier-...
guidance_scale = 1.0 #指导比例 guided_noise_pred = guided_diffusion(pretrained_diffusion_model, x_t, t, condition, guidance_scale) 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...
https://sunlin-ai.github.io/2022/06/01/Classifier-Free-Diffusion.html 关于 Classifier-Free Diffusion 的论文理解
Conditional diffusion model to generate MNIST. Minimal script. Based on 'Classifier-Free Diffusion Guidance'. - TeaPearce/Conditional_Diffusion_MNIST
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 ...