利用SDE的工具,得到了更加一般化的Classifier-Guidance。 2 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...
理想国国王:Classifier-Free Guidance Diffusion文章阅读记录5 赞同 · 5 评论文章 我自己写的这篇文章有太多naive和不严谨的东西了, 回来看看确实都是胡说八道和糊弄. 比如 这里训练的时候完全就是一个模型, 只是在condition的操作上加上了一个随机丢弃padding(pad为什么就是看model如何设计的了,大多数都是拿一个...
1. Denoising Diffusion Probabilistic Models 2. https://lilianweng.github.io/posts/2021-07-11-diffusion-models/ 3. Diffusion Models Beat GANs on Image Synthesis 4. More Control for Free! Image Synthesis with Seman...
《Classifier-Free Diffusion Guidance》是Google发表在 NeurIPS 2021 Workshop 上的一篇 文章,主要是对OpenAI的文章的Classifier-Guidance引导方式的改进,即不需要额外在带噪声的图片上训练另外一个分类模型,…
与Classifier Gudiance不需要再训练生成器不同,Classifier-free Guidance是需要重新训练整个模型以赋予它解析新的条件特征的能力的。 参考 ^Dhariwal, Prafulla, and Alexander Nichol. "Diffusion models beat gans on image synthesis." *Advances in neural information processing systems* 34 (2021): 8780-8794. ^...
第4 篇:《Classifier-Free Diffusion Guidance》 @[toc] 1、摘要 经过DDPM 和DDIP 和classifier-guided diffusion model 等技术的发展,diffusion model 生成的效果已经可以超越 GANs,称为一种生成模型的直流。尤其是 classifier-guided diffusion model 可以让生成图像的效果在多样性(FID)和真实度(IS)中权衡取舍。但...
所以Classifier Model 和 unconditional diffusion的组合可以表示condition diffusion 现在我们的问题是:我们并不能总得到一个足够好的classifier model. 2.1 Classifier Free Guidance 从Classifer Guidance到Classifer-free Guidance我们都关注同一个问题: 将一个有条件的生成过程转换为一个无条件生成+一个有条件的生成。
Classifier Guidance Diffusion与free的区别首次提出是在openai的《DiffusionModels Beat GANs on Image Synthesis》中。(但是好像GL2DE是先提出的) 所以要特意地去读一下不free是什么 然后发现classifier guidance free不free的唯一作用点就是在逆向扩散过程reverse noising process上,和训练没有任何关系。 Not-FreeFreeNor...
Classifier Guidance推导 Diffusion Models Beat GANs on Image Synthesis这篇文章中,做了大量实验来找到了DDPM的更好的工程改进方法,似的DDPM的的性能在很多指标上得以对GAN完成超越。这些改进可以简单总结为:…
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,即推理采...