Classifier Guidance 的方法不需要重新训练 diffusion 模型,而是在采样时利用额外的分类器产生的梯度来修正噪声的预测,让它能够更符合对应类别条件,但显然它仅能够支持分类器所认识的有限类别而且条件控制的效果取决于分类器的性能。我们通过之前的介绍[1]可以知道,classifer-guidence主要是对齐推理时候的条件采样,即推理...
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,你需要一个完整的扩散模型实现,包括训练过程、时间步调度...
Classifier-free guided model 可以不用重新训练一个分类器,也不需要在生成的时候再加上分类信息,只需要再训练的时候使用一个概率来随机控制 conditional 训练 和 unconditional 训练,便可实现生成的样本在真实度和多样性中权衡取舍,而且在代码实现上也是只需要在原本 diffusion model 上加若干修改便可。 6、代码解析 ...
Classifier-free guided model 可以不用重新训练一个分类器,也不需要在生成的时候再加上分类信息,只需要再训练的时候使用一个概率来随机控制 conditional 训练 和 unconditional 训练,便可实现生成的样本在真实度和多样性中权衡取舍,而且在代码实现上也是只需要在原本 diffusion model 上加若干修改便可。 6、代码解析 ...
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 ...
[论文理解] Classifier-Free Diffusion Guidance – sunlin-ai #10 sunlin-ai opened this issue Jun 1, 2022· 0 comments Labels Gitalk /2022/06/01/Classifier-Free-Diffusion.html Comments Owner sunlin-ai commented Jun 1, 2022 https://sunlin-ai.github.io/2022/06/01/Classifier-Free-Diffusion...
論文概要タイトル:CLASSIFIER-FREE DIFFUSION GUIDANCE著者:Jonathan Ho & Tim Salimans, Google Research, Brain …
const GUIDANCE_SCALE = 5.0 async function main(inputText) { async function main(inputText, outputFile) { if (inputText === '-') { inputText = await getStdin() } const textEncoder = await ort.InferenceSession.create(__dirname+'/../models/stable-diffusion-xl/text_encoder/model.onnx',...
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 re
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...