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 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,...
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...
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...
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...
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 是一种在生成模型中提升生成结果质量的技术,特别是在扩散模型(Diffusion Models)中得到了广泛应用。它允许模型在生成过程中不依赖显式分类器,而是通过组合无条件生成和有条件生成的结果来实现对生成过程的控制。以下是对 Classifier-Free Guidance 的具体定义、应用场景以及相关的代码实现: 1. ...
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. ...