Classifier-free guidance推导 CLASSIFIER-FREE DIFFUSION GUIDANCE这篇文章乍一看比较复杂,其中的的扩散过程描述和一些符号的记法与之前的推导不太一样,主要原因是它结合了后来一些其他研究的方法在里面。例如相比于DDPM的离散扩散过程,这篇文章中采用的是基于SDEs推导出的连续时间上的扩散过程。但这些内容其实不是这篇文...
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...
即是这些参数对于 classifier-free guidance 来说还不是最优的,但依然可以取得了更有竞争力的性能。 4.1 变化 classifier-free guidance 的强度 作者在 64x64 和 128x128 的分辨率下,在 Imagenet 中训练了 classifier-free guidaned 模型,证明在没有分类器的指导下,该模型也能和 classifier guidance 或 GAN 训...
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 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...
2.3 Classifier-Free Guidance Diffusion 正如前文提到的,额外引入一个网络来指导,推理的时候比较复杂(扩散模型需要反复迭代,每次迭代都需要额外算一个分数)。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...
sunlin-aiopened this issueJun 1, 2022· 0 comments Open opened this issueJun 1, 2022· 0 comments Owner sunlin-aicommentedJun 1, 2022 sunlin-aiaddedGitalk/2022/06/01/Classifier-Free-Diffusion.htmllabelsJun 1, 2022 Sign up for freeto join this conversation on GitHub. Already have an account...
論文概要タイトル:CLASSIFIER-FREE DIFFUSION GUIDANCE著者:Jonathan Ho & Tim Salimans, Google Research, Brain …
The conditioning roughly follows the method described inClassifier-Free Diffusion Guidance(also used inImageGen). The model infuses timestep embeddingsteand context embeddingscewith the U-Net activations at a certain layeraL, via, aL+1=ceaL+te. ...