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...
3 Classifier Free Guidance References 之前的内容回顾 从EM算法到VAE,从数学角度理解变分自编码器(Variational AutoEncoder) 从VAE到DDPM,从数学原理理解Diffusion Model 从score-matching视角下的生成模型(SMLD) 1 DDPM, score function简单回顾 假设x0是目标干净图片,xT是从高斯噪声中采样的图片,DDPM和DDIM都是通过...
首先，ContrilNet 和 Classifier Free Guidance 都是用于控制 stable diffusion 条件生成的技术。ContrilNe...
而此处的Classifier Guidance，就可以弥补这样的gap，这项技巧主要是针对训练好的Diffusion模型，额外引入一...
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-...
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-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,…
Diffusion Models Beat GANs on Image Synthesis 》[1]。Classifier Guidance的思想并不复杂，DDPM[2]...
传统classifier-free guidance的是从 p(x)p(c|x)^w进行推导，加强了条件p(c|x)CFG++貌似是由...
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...