classifier-free diffusion的采样生成过程与前面介绍的DDPM,DDIM类似。唯一有所区别的是将原本的 \epsilon(x_t, t) 用下式代替。 \begin{align} \hat{\epsilon}_{\theta}(x_t, y, t)=\epsilon_{\theta}(x_t, y=\emptyset,t) + s[\epsilon_{\theta}(x_t, y, t) - \epsilon_{\theta}(x_...
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章的核心,而抛开这些区别后,...
在选择Classifier-Guided和Classifier-Free方法时,我们需要根据具体的应用场景和需求进行权衡。对于大多数人来说,由于扩散模型的训练成本较高,因此可能会更倾向于使用Classifier-Guided方法,以降低生成成本。而对于拥有充足数据和计算资源的公司或研究机构来说,Classifier-Free方法可能是一个更好的选择,因为它可以实现更高层...
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条件扩散模型在深度学习领域中,classifier-free条件扩散模型(classifier-free conditional diffusion model)作为一种前沿的模型方法,已经引起了广泛的关注和研究。作为你的文章写手,我将为你撰写一篇关于这个主题的高质量、深度和广度兼具的中文文章。 1. 深度学习领域的发展 在深度学习领域,随着数据量的不...
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...
classifier free guided diffusion modelsClassifier Free Guided Diffusion Models Introduction In recent years, the field of deep learning has witnessed significant advancements in generative models. One such powerful model is the Guided Diffusion Model. In this article, we will explore and discuss the ...
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、条件信息和指导比例作为输入,并返回指导的噪声...
参考文献:Classifier-Free Diffusion Guidance GLIDE 这篇文章主要就是用到了前面所说的 classifier-free 扩散模型,只不过把输入的 condition 换成了文本信息,从而实现文本生成图像,此外还利用 diffusion model 实现了超分辨率。一些效果展示如下,可以看到,其实已经可以生成一些比较逼真的图片了。
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 requires evaluat...